Agent Plugins 1.0.0が変えるのは、AIエージェントの作り方だけではありません。一度作った機能を環境ごとに作り直す時代から、共通の箱に入れてどこでも動かす時代へ。これからの開発力は、賢いAIを選ぶ力より、つながる仕組みを設計する力に宿ります。

Agentic AI Summit '26 Fall🍁 ＼ Day1 基調講演 ／ Gemini で実現する エンタープライズ AI エージェント戦略 新しい「Gemini エージェント」を解説。三菱UFJ銀行、アフラック生命保険が登壇し、先進的なお取り組みをくわしくご紹介いただきます✨

Agentic AIが切り拓くハイパーオートメーションの本質は、AIに作業を任せることではなく、目標、権限、データ、監督の仕組みを整え、自律型AIが安全に成果を出せる組織へ変わること。DXの勝者は、導入が早い会社ではなく、統制して育てられる会社。 #AgenticAI# #自律型AI# #ハイパーオートメーション# #AIエージェント# #DX#

Agentを扱ううえで、「違う。そうじゃない」と修正を繰り返す方法は、あまり効果的ではないと感じている。 否定や追加指示を重ねるほど、コンテキストには失敗した経路や場当たり的な制約が蓄積していく。一方で、何を基準に正しいと判断するのかは、必ずしも明確にならない。結果として、Agentは目的そのものではなく、直近の修正指示に過適合しやすくなる。 だから、「違う。そうじゃない」と伝える前に、まず取り得る候補を列挙させるべきだと思う。 そのうえで、各候補についてPoCの計画を立て、評価基準とテストゲートを設ける。小さく検証し、結果を比較しながら、最も有望な案を選ぶ。そして、十分に見込みのある方向性が確認できてから、本格的な実装へ進む。 このプロセスを踏まなければ、「違う。そうじゃない」という状態は根本的には解消されない。 Agentのうまい扱い方とは、誤った出力を何度も修正することではない。最初から候補、評価基準、検証方法を設計し、「そうそう、その通り」と言える方向へ進みやすい道筋を整えることだ。 試行錯誤そのものが不要なのではない。重要なのは、試行錯誤を会話上の押し問答として行うのではなく、管理された仮説検証として行うことである。 最近は、Agent Engineeringの本質は、指示を細かく書くことではなく、探索と検証のプロセスを設計することにあると考えている。

【Agent i 責任者が考える、AIパートナーとの「自分らしい、ご機嫌な距離」】 レシピの「塩少々」ってどれくらい？ そんな日常の小さな困りごとに、一人ひとりの状況に合わせて寄り添うAIを目指す、AIエージェント「#Agent_i」。# 開発を率いる葭沢の思い、描く未来とは？

Agent Platform 経由でなかなか Gemini 3 系が使えるようにならないなと思っていたけど、グローバルエンドポイント導入により、Gemini 3系以降は 個別リージョンにデプロイされず、 Global 指定しないと使えないのね。

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# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 長大なコンテキストも安定運用へ。ModelSettings の高度な設定とリトライ戦略で、本番環境でも安心してエージェントを動かしましょう。 モデルの挙動を細かく制御する ModelSettings と、API エラーに自動対応する ModelRetrySettings を組み合わせることで、プロダクションレベルの堅牢なエージェントを構築できます。 📌 タイトル：高度なModelSettings / リトライ 🔗 URL： 🧩 概要 ModelSettings は Agent のモデル呼び出し時のパラメータを一括制御するクラスです。`truncation="auto"` でコンテキスト溢れを自動処理し、`context_management` で 200k トークン閾値のコンパクション（要約圧縮）を設定し、`prompt_cache_retention="24h"` でキャッシュを長時間保持してコストを削減できます。さらに `ModelRetrySettings` で 429/503 などの一時的エラーに対する指数バックオフリトライを宣言的に設定でき、`provider_suggested()` ポリシーでリプレイ安全性も確保します。 🛠 使い方 `Agent`, `ModelSettings`, `ModelRetrySettings` を `agents` からインポートし、`retry_policies` も合わせてインポートします。`Agent` の `model_settings` に `ModelSettings` を渡し、`truncation="auto"`、`context_management` に `[{"type": "compaction", "compact_threshold": 200000}]`（リスト形式）を指定、`prompt_cache_retention="24h"` でキャッシュ保持を設定します。`retry` には `ModelRetrySettings` を使い、`max_retries=4`、`backoff` に `initial_delay=0.5`、`max_delay=5.0`、`multiplier=2.0`、`jitter=True` を設定します。`policy` には `retry_policies.any()` で `provider_suggested()`、`retry_after()`、`network_error()`、`http_status([429, 503])` を組み合わせます。 🏗 実践的な使い方 **コンテキスト溢れへの防御的設定** 長い会話や大量のツール出力でコンテキストが溢れると、API がエラーを返します。`truncation="auto"` を設定すると、古い会話アイテムを自動的に落として処理を続行できます。 `Agent` の `model_settings` に `ModelSettings(truncation="auto", context_management=[{"type": "compaction", "compact_threshold": 200000}])` を設定します。 **コスト最適化のためのキャッシュ保持** 同じプロンプトプレフィックスを繰り返し使うワークフローでは、`prompt_cache_retention` を設定することでキャッシュヒット率を上げ、コストとレイテンシを削減できます。 `Agent` に `ModelSettings(prompt_cache_retention="24h")` を設定した `batch_agent` を作成し、`for doc in documents` ループで `await f"分析対象:\n{doc}")` を繰り返し呼び出します。 **本番向けリトライ戦略** `provider_suggested()` を最初のポリシーに置くことで、プロバイダが「リトライ不可」と判断したリクエスト（abort エラーやストリーミング出力開始後など）を誤ってリトライすることを防ぎます。 `ModelRetrySettings` で `max_retries=3`、`backoff` に `initial_delay=1.0`、`max_delay=10.0`、`multiplier=2.0`、`jitter=True` を設定します。`policy` には `retry_policies.any()` で `provider_suggested()`（常に最初に配置）、`retry_after()`、`http_status([429, 500, 502, 503])` を組み合わせます。 💡 ユースケース 📚 大量ドキュメント分析で `truncation="auto"` + `context_management` を設定し、コンテキスト溢れを自動回避 💰 バッチ処理で `prompt_cache_retention="24h"` を設定し、同一プレフィックスのキャッシュヒットでコスト削減 🔄 429/503 エラーに `ModelRetrySettings` の指数バックオフで自動リトライし、一時的な API 障害を乗り越える 🛡 `provider_suggested()` を最優先ポリシーに置き、リプレイ不安全なリクエストの誤リトライを防止 ⚠️ 注意点 - `truncation="auto"` は古いメッセージを暗黙的に落とすため、重要な初期コンテキストが失われる可能性があります。重要情報は instructions に含めるか、最新メッセージとして再送してください。 - `context_management` のコンパクションは API レベルで行われ、`OpenAIResponsesCompactionSession` とは異なるメカニズムです。両方を同時に使う場合は挙動の違いを理解しておきましょう。 - `provider_suggested()` は `previous_response_id` や `conversation_id` を使うステートフルな呼び出しで特に重要です。汎用ポリシーだけでは安全性が不十分な場合があります。 ✨ ModelSettings のきめ細やかな設定とリトライ戦略を組み合わせれば、本番環境でも安定して動作するエージェントを実現できます。まずは `truncation` と `retry` から始めてみましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#