おはようございます☀️ 今日は撮影日です❤️‍🔥 いつもどんなときもコメント欄に たくさんの愛が溢れていて 皆様への感謝が止まりません💓🤝 いつもあたたかくて優しくて楽しくて 私をハッピーにしてくれる皆様が だいすきで、大切です🥰💕 大好きな人たちと ずっと平和に暮らしていたい そのために日々努力し精進して参ります🫶 センシティブな人間ではありますが 適切な環境で適切な活動ができればと 思っております。 今後の活動やSNSの使い方も皆様の貴重なご意見をお伺いしながら共に 考えて行けたらなと思っておりますので いつも応援してくださる皆様、 どうぞこれからも 篠原をよろしくお願いいたします🤝🌷

# ADKの便利で実践的な使い方 📄 エージェントの定義をコードではなくYAMLファイルで行えたら、プロンプトの変更やモデルの切り替えが再デプロイなしでできますよね。ADKのAgent Configなら、宣言的なエージェント定義と環境ごとの設定切り替えが実現できます！ 📌 タイトル：Agent Config — YAML宣言によるコードレスエージェント定義 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Configは、ADKワークフローをコードなしでYAMLファイルとして定義できる機能です。`name`、`model`、`description`、`instruction`といった基本プロパティに加え、`tools`でのツール定義や`sub_agents`でのサブエージェント参照もYAMLで記述できます。`adk create --type=config`でプロジェクトを生成し、`adk web`、`adk run`、`adk api_server`で実行可能です。Pythonからは`config_agent_utils.from_config()`でプログラマティックに読み込むこともできます。 🛠 使い方 基本的なAgent Config YAMLの構成です。 ```yaml # root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest description: ユーザーの質問に答えるヘルパーエージェント instruction: | あなたはユーザーの様々な質問に答えるエージェントです。 丁寧で正確な回答を心がけてください。 tools: - google_search sub_agents: - config_path: specialist_agent.yaml ``` プロジェクトの作成と実行は以下のコマンドで行います。 ```bash # プロジェクト作成 adk create --type=config my_agent # 実行方法 adk web # Webインターフェース adk run # ターミナル実行 adk api_server # APIサーバーモード ``` Pythonから読み込む場合は以下のとおりです。 `google.adk.agents.config_agent_utils` の `from_config()` メソッドにYAMLファイルのパス（例: `"my_agent/root_agent.yaml"`）を渡して、エージェントオブジェクトをプログラマティックに読み込みます。 🏗 実践的な使い方 **環境別の設定切り替え**: dev/staging/prodごとに異なるYAMLファイルを用意し、環境変数でどのファイルを読み込むかを制御します。 ```yaml # config/dev/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest instruction: | [DEV] デバッグ情報を含めて回答してください。 # config/prod/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-2.5-pro instruction: | ユーザーの質問に正確かつ簡潔に回答してください。 ``` `os.getenv("ENVIRONMENT", "dev")` で環境名を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/{env}/root_agent.yaml")` で環境に対応するYAMLファイルを動的に読み込みます。 **プロンプトバージョニング**: YAMLファイルをGitで管理し、プロンプトの変更履歴を追跡します。コードの変更なしにインストラクションを更新でき、ロールバックも容易です。 **A/Bテスト**: 異なるインストラクションやモデルを持つ複数のYAMLファイルを用意し、ランタイムで切り替えてパフォーマンスを比較します。 `get_ab_variant(user_id)` でユーザーごとのA/Bバリアント（`"a"` または `"b"`）を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/variant_{variant}.yaml")` で対応するYAMLファイルを読み込むことで、ランタイムでのA/Bテストを実現します。 💡 ユースケース 🔄 コード変更なしのプロンプト・モデル切り替え（再デプロイ不要） 🌍 dev/staging/prod環境ごとの設定管理 📊 インストラクションのA/Bテスト 📝 プロンプト変更履歴のGit管理とロールバック 🧩 非エンジニアによるエージェント設定の更新 ⚠️ 注意点 - 現在はGeminiモデルのみサポートされています。他のモデルプロバイダーは今後のサポートを待つ必要があります。 - カスタムコードを含むツールの利用はPythonとJavaに限定されています。 - `LangGraphAgent`や`A2aAgent`はAgent Configではまだサポートされていません。 - `.env`ファイルでAPIキーやプロジェクト設定を管理しますが、シークレットのコミットには注意してください。 ✨ Agent Configは、エージェントの定義をコードから設定ファイルに分離することで、非エンジニアでも安全にプロンプトやモデルを変更でき、環境ごとの切り替えやA/Bテストを容易にします。運用フェーズでの柔軟性を高めたい場面でぜひ活用してください！ #ADK# #AIAgent#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 Pythonコードを書かずに、YAMLファイルだけでAIエージェントを定義できたらと思いませんか？ ADK 2.0のAgent Configは、YAML/JSON形式の宣言的な設定ファイルでエージェントを定義する機能です。コードなしでエージェントの構成・実行・変更が可能になります。 📌 タイトル：Agent Config（宣言的なエージェント定義） 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Configでは、エージェントの名前、モデル、説明、指示をYAML/JSONで宣言的に記述します。ツール（google_searchなどの組み込みツールやカスタムツール）やサブエージェント（config_pathで別の設定ファイルを参照）も設定ファイル内で定義できます。LlmAgentをサポートしており、LangGraphAgentとA2aAgentは未サポートです。定義したエージェントは`adk web`、`adk run`、`adk api_server`、または`from_config()`で実行できます。 🛠 使い方 YAMLファイルでエージェントを定義し、ADK CLIで実行します。 ```yaml # root_agent.yaml name: research_assistant model: gemini-2.0-flash description: リサーチを支援するエージェント instruction: | ユーザーの質問に対して、検索ツールを使って 最新の情報を調査し、わかりやすく回答してください。 tools: - name: google_search sub_agents: - config_path: ./summarizer.yaml ``` ```bash # CLIで実行 adk web # ブラウザUIで対話 adk run # ターミナルで実行 ``` プログラムから利用する場合は`from_config()`でエージェントオブジェクトを生成できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・エージェント定義をYAMLファイルとしてGitで管理し、変更履歴を追跡する ・環境ごと（開発/ステージング/本番）に設定ファイルを分離して管理する ・sub_agentsのconfig_pathを活用し、再利用可能なエージェントモジュールを構築する ・`adk api_server`を使って、設定ベースのエージェントをAPIとしてデプロイする 💡 ユースケース 📝 非エンジニアでもYAMLを編集するだけでエージェントの振る舞いを変更 🔄 CI/CDパイプラインでのエージェント定義のバージョン管理とデプロイ自動化 🧩 共通サブエージェントを複数のプロジェクトで再利用 🚀 プロトタイプからプロダクションまで、同じ設定ファイルで一貫した構成管理 ⚠️ 注意点 この機能は現在実験的（Experimental）なステータスです。Geminiモデルのみに対応しており、LangGraphAgentやA2aAgentは未サポートです。複雑なカスタムロジックやコールバックが必要な場合は、従来のPythonコードベースのアプローチの方が適切です。今後のバージョンで仕様が変更される可能性があるため、本番導入時は最新のドキュメントを確認してください。 ✨ Agent Configにより、エージェントの定義と運用のハードルが大きく下がります。特にチームでの共同作業や設定管理の効率化に効果を発揮します。 #ADK# #AIAgent#

動画生成が長くなるほど、過去のどのフレームを覚えておくべきかが難しくなります。「今に似ているか」ではなく「これから必要になるか」で選ぶ発想が登場しました。 タイトル: FrameMorrow: Future-guided Frame Selection with Prospective Tokens for Long-Horizon Video Generation URL: 📝 概要 過去フレームの選択を「現在との類似度」ではなく「未来の情報ニーズとの関連性」で行う手法FrameMorrowを提案。実際の未来フレームを生成せず、未来に重要になりうる情報を予測する「展望トークン」を使います。 ❗ 解決する課題 既存手法は直近のコンテンツに似たフレームを残しますが、これは近視眼的です。視覚的に似ているだけのフレームは今後の生成には役立たないことが多く、長編動画の一貫性が崩れがちでした。 🛠️ 方法論・提案手法 凍結した視覚エンコーダ（DINOv2）を使い、学習可能な射影とアテンション機構だけで展望トークンを自己回帰的に予測。実際に実現した未来フレームとの類似度を教師信号とする「未来接地ランキング蒸留」で学習します。生成器は凍結したまま、選択した明示的なフレームをアダプタ経由で渡すプラグアンドプレイ設計により、オープンソースモデルだけでなくSeedance 2.0やKling O3のようなクローズドソースAPIにも適用可能です。 📊 実験結果 5つのベンチマーク・11モデルで評価し、インタラクティブ生成では一貫性が84.95→89.30、アクション条件付きワールドモデルYuMe 1.5ではアクション整合性0.883→0.912に改善。ユーザースタディでも一貫性の選好率62.7%（ネイティブモデル16.7%）と大差で選ばれました。 #動画生成# #AI研究#

🐰 ✧˖°₊⁺ 🎀 ✧˖°₊⁺ 🍰 ✧˖°₊⁺ 🩷 #エスターバニー# Cake Dreams 2026年9月発売決定 🐰 ✧˖°₊⁺ 🎀 ✧˖°₊⁺ 🍰 ✧˖°₊⁺ 🩷 エスターバニーがフリューくじに登場🐰🎀 本日、全賞ラインナップ公開！ BIGぬいぐるみや日常使いしやすい雑貨までケーキがモチーフの描き下ろしデザインが盛りだくさん🍰 今後の続報を楽しみに🩷 詳細▸ @Estherbunny_JP #estherbunny# #フリューくじ#

───＼＼発売日決定／／──── 　　フリューくじ　COJI-COJI 〜遊んで食べて寝てちゃダメ？〜 🪇2026年7月18日(土)発売決定🪇 ─────•~❉ 🍠 ❉~•───── コジコジの名言（？） 「遊んで食べて寝てちゃダメ？」がテーマの ぬいぐるみやブランケット 日常使いしやすいアイテムまでもりだくさん💨 今後の続報をお楽しみに🎵 📢ラインナップ公開 ▸ #フリューくじ# #cojicoji# #コジコジ# #さくらももこ#

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ということで改めて！！！一年ぐらいかけて企画した、メンズ向けのアイテム【おとこのこ改造ラボ】はじめましたー！！！ 第一弾は香水！！おしゃれってラクしたっていい、癖のない使いやすいアイテムを今後プロデュースしていく予定です☺️✨ 香水自体もそうですが全体のイメージ、撮影もサイトも、いろんな方に協力してもらって今日ようやく出せました、、😳 香水はTOPが柑橘で、少し甘めのウッディ系！私がめっちゃ好きな匂いにしました！！！ 早速購入報告たくさんで嬉しいです！！😭🙏 匂いを試してから購入したい方もいると思うので、イベントの時は毎回サンプル持っていく予定ですー！🥺 特典付きの定期購入もあるのでぜひサイトで詳細確認してください🤍