『ライザのアトリエ』のフリーシナリオ型AIチャットRPGが8月に配信。ライザとの会話で物語が展開する、自分だけのひと夏の夢物語 アセットはすべて人の手で作成、原作の全シナリオと設定を学習。ライザ役・のぐちゆりさんが本作をプレイする動画がファミ通TUBEで公開。

LINE公式のステップ配信設定、10分あればAIで完結できます。 「初回お試しを完了した人にシナリオ配信を設定して」 AIに指示するだけで、タグの作成から適切なステップ配信までを考え、設定してくれます。 あとはAIとやりとりしながら調整するだけ。 これでもまだ、手作業でLINE運用をやりますか？

ハーネスエンジニアリングのアンチパターン AP8. ゲート疲労と空承認（Gate Fatigue / Rubber-Stamping） 🎯 ポイント 可逆な操作にまで承認ダイアログが出て、一日に何十回も反射で「承認」を押す。過剰なゲートはゲートそのものを無力化します。 ❗ 発生する課題 承認要求が多すぎるため、人間がゲートを反射的にスキップするようになります。アラート疲労と同じメカニズムで、本当に危険な不可逆行為の承認も反射で通過してしまい、ゲートの存在意義が完全に失われます。 🔍 メカニズムと症状 「すべてに人間承認を」は安全に見え、監査担当を安心させるため、このアンチパターンは組織的に採用されやすいです。しかし、意味のない承認の反復は承認を反射にします。これはアラート疲労と完全に同じ機序です。一日に50回「ファイルを編集してよいですか？」と聞かれれば、51回目の「本番DBを削除してよいですか？」も反射で承認してしまいます。症状としては、承認にかかる時間が1秒未満（読んでいない証拠）、全承認のログが記録上は「確認済み」だが実際は未確認、重要な操作の承認が他の瑣末な承認に埋もれる、チームが「承認がうざい」と不満を漏らす、といった現象が見られます。 📋 シナリオ ・エージェントがファイルを読むたびに承認を要求。開発者は無意識に「全て許可」を選択する習慣がつき、後日エージェントがforce-pushを実行した際も反射で承認。 ・セキュリティチームが「全操作に承認必須」のポリシーを導入。開発者は1日に200回の承認を処理するため、全てを一括承認するスクリプトを作成。ゲートが完全に形骸化。 ・ペアプログラミングで、エージェントの全編集に差分プレビューと承認を要求。開発者は差分を見ずにEnterを連打し、結果として意図しない変更が混入。 🛡 回避方法 ・権限設計を「能力」ではなく「取り消し可能性」で行い、可逆な操作は自由に許可します ・不可逆な操作だけを「重い儀式」のゲートに集約し、ゲートの希少性を保ちます ・承認の反応時間を測定し、1秒未満が続く場合はゲートが形骸化しているサインとして対処します ・ゲートの数を意識的に最小化し、「本当に人間の判断が必要な瞬間」だけに限定してください #HarnessEngineering# #AIAgent#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 毎回同じシステムプロンプトやツール定義をLLMに送信するのは、コストもレイテンシも無駄だと感じませんか？ ADK 2.0のコンテキストキャッシュ（ContextCacheConfig）は、繰り返し送信されるコンテキストデータをキャッシュし、LLMの呼び出しコストとレイテンシを削減する機能です。Gemini 2.0以降、Python v1.15.0以降、Java v0.1.0以降で利用可能です。 📌 タイトル：コンテキストキャッシュ (ContextCacheConfig) 🔗 URL： 🧩 概要 ContextCacheConfigは、LLMに送信するコンテキスト（システムプロンプト、ツール定義、会話履歴の固定部分など）をキャッシュすることで、トークン消費を削減します。3つの主要パラメータがあります。min_tokensはキャッシュを有効にするための最小トークン数のしきい値（デフォルト0）、ttl_secondsはキャッシュの有効期限（デフォルト1800秒＝30分）、cache_intervalsはキャッシュの最大再利用回数（デフォルト10回）です。これらをAppオブジェクトに設定することで、自動的にキャッシュが適用されます。 🛠 使い方 ContextCacheConfigを作成し、Appに設定します。 ```python from import App from google.adk.context import ContextCacheConfig cache_config = ContextCacheConfig( min_tokens=1000, # 1000トークン以上でキャッシュ有効 ttl_seconds=3600, # 1時間キャッシュを保持 cache_intervals=20, # 最大20回再利用 ) app = App( agent=my_agent, context_cache_config=cache_config, ) ``` min_tokensを適切に設定することで、小さなコンテキストでは通常送信し、大きなコンテキストのみキャッシュするように制御できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・大きなシステムプロンプトや多数のツール定義を持つエージェントで特にコスト効果が高い ・ttl_secondsをワークロードのパターンに合わせて調整する（短い会話→短いTTL、長い会話→長いTTL） ・cache_intervalsをリクエスト頻度に応じて設定し、キャッシュの鮮度とコスト削減のバランスを取る ・コスト削減効果をモニタリングし、パラメータを継続的に最適化する 💡 ユースケース 💰 大規模なシステムプロンプトを持つエージェントのAPI呼び出しコストを削減 ⚡ 繰り返しのツール定義送信を省略してレスポンスレイテンシを改善 🔁 高頻度のリクエストが発生するチャットボットでトークン消費を最適化 📋 固定的なコンテキスト（ルール、ガイドライン等）の再送信を効率化 ⚠️ 注意点 Gemini 2.0以降のモデルでのみ利用可能です。キャッシュが有効な間はコンテキストの変更が反映されないため、頻繁にシステムプロンプトを変更する場合はttl_secondsを短く設定してください。また、cache_intervalsを超えると新しいキャッシュが作成されるため、コスト最適化の効果が変動する可能性があります。 ✨ コンテキストキャッシュは、特にコンテキストが大きく頻繁にリクエストされるシナリオで、コストとパフォーマンスの両面で大きな改善をもたらします。 #ADK# #AIAgent#

シナリオのバッドとかトゥルーとかって作者決めちゃダメなのってどういうこと？ エンディング名につけるなってこと？？ PLに好きにやらせるならエンディングは全部自由RPじゃないとダメじゃない？？？

シナリオが気になりすぎて、立て続けでやってしまった笑 4部作楽しかったー☺ 全部、ホームズで走りました！ #ウズ# #親愛なるホームズへ#

シナリオで動いているからですね。 マクロスコープ：日銀利上げ決定、高市首相なぜ「静観」　透ける二つの事情(ロイター) #Yahooニュース#