【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？

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# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 SDK が直接サポートしていないプロバイダ固有のパラメータを、エージェントに渡したいと思ったことはありませんか？ `extra_args` を使えば、`ModelSettings` に任意のプロバイダ固有フィールドを追加できます。 📌 タイトル：extra_args の受け渡し 🔗 URL： 🧩 概要 `ModelSettings` の `extra_args` パラメータに辞書を渡すことで、SDK のトップレベルプロパティとして公開されていないプロバイダ固有のリクエストフィールドをモデルに送信できます。例えば OpenAI Responses API の `service_tier` や `user` などを指定可能です。これにより、SDK のアップデートを待たずに新しい API パラメータを利用できます。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, ModelSettings agent = Agent( name="English agent", instructions="You only speak English", model="gpt-4.1", model_settings=ModelSettings( temperature=0.1, extra_args={ "service_tier": "flex", "user": "user_12345", }, ), ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・`service_tier` でコスト最適化（例：`"flex"` で低優先度バッチ処理を安価に実行） ・`user` フィールドでユーザー単位のトラッキングと不正利用検知を有効化する ・新しい API パラメータが追加された際、SDK の更新を待たずに即座に利用可能 ・環境変数や設定ファイルから `extra_args` を動的に構築し、デプロイ環境ごとに調整する 💡 ユースケース 💰 `service_tier: "flex"` でバッチ処理のコスト削減 👤 `user` フィールドによるユーザー単位の利用量追跡 🔧 プロバイダの新機能をリリース直後から活用 🏢 マルチテナント環境でのテナント別パラメータ注入 ⚠️ 注意点 同じリクエストフィールドを `ModelSettings` の直接プロパティと `extra_args` の両方で設定しないでください。重複設定は予期しない動作を引き起こす可能性があります。また、`extra_args` に渡す値はプロバイダの API 仕様に準拠している必要があり、SDK 側でのバリデーションは行われません。 ✨ extra_args で、SDK の枠を超えたプロバイダ固有の最適化を手軽に適用しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 サブエージェントの会話を中断して、後から続きを再開したい？resume機能で全履歴を保持したまま再開できます！ Claude Agent SDKでは、サブエージェントのセッションIDとエージェントIDを使って、完全な会話履歴を保持したまま処理を再開できます。 📌 タイトル：サブエージェントの再開（resume） 🔗 URL： 🧩 概要 サブエージェントが完了すると、Agentツールの結果に `agentId: ` が含まれます。この `agentId` とセッションの `session_id` を保存しておけば、`resume` オプションで同じセッションを再開し、`"Resume agent "` というプロンプトでサブエージェントの続きから処理を開始できます。再開されたサブエージェントは、以前のすべてのツール呼び出し、結果、推論を保持しています。なお、組み込みの `Explore` / `Plan` エージェントはワンショット（1回限り）のため再開できません。 🛠 使い方 ```python # Python - サブエージェントの再開 import re from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AgentDefinition, ToolResultBlock AGENTS = { "endpoint-finder": AgentDefinition( description="APIエンドポイントを探索・カタログ化します", prompt="APIエンドポイントを見つけて文書化してください", tools=["Read", "Grep", "Glob"], ) } # 1回目: サブエージェントを実行し、IDを取得 agent_id = None session_id = None async for message in query( prompt="endpoint-finderエージェントでAPIエンドポイントを探索してください", options=ClaudeAgentOptions( allowed_tools=["Read", "Grep", "Glob", "Agent"], agents=AGENTS, ), ): if hasattr(message, "session_id"): session_id = message.session_id for block in getattr(message, "content", None) or []: if isinstance(block, ToolResultBlock): text = str(block.content) if match := "agentId:\s*([\w-]+)", text): agent_id = # 2回目: 同じセッションで再開し、フォローアップ質問 if agent_id and session_id: async for message in query( prompt=f"Resume agent {agent_id} and list the top 3 most complex endpoints", options=ClaudeAgentOptions( allowed_tools=["Read", "Grep", "Glob", "Agent"], agents=AGENTS, resume=session_id, # 同じセッションを再開 ), ): if hasattr(message, "result"): print(message.result) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・長時間の分析タスクを分割し、中間結果を確認してからフォローアップを実行するワークフローを構築します ・`session_id` と `agentId` をデータベースに保存して、後から任意のタイミングで再開できるようにします ・カスタムエージェントまたは `general-purpose` エージェントを使用します（Explore/Planは再開不可） ・再開時には同じエージェント定義を `agents` パラメータに渡す必要があります 💡 ユースケース 🔄 大規模コードベースの調査を段階的に行い、各フェーズの結果を確認してから次に進む 💬 サブエージェントの分析結果に対してフォローアップ質問を行う対話型ワークフロー 📊 初回分析後にスコープを絞った詳細分析を追加実行する ⚠️ 注意点 ・再開には同じ `session_id` が必要です。新しい `query()` はデフォルトで新規セッションを開始します ・組み込みの `Explore` / `Plan` エージェントはワンショットのため `agentId` を出力せず、再開できません ・サブエージェントのトランスクリプトは `cleanupPeriodDays`（デフォルト30日）で自動クリーンアップされます ・メイン会話のコンパクション（圧縮）はサブエージェントのトランスクリプトに影響しません ✨ resume機能を使えば、サブエージェントとの「対話」が可能になります。1回限りの使い捨てではなく、継続的な分析パートナーとして活用しましょう！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

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【社内レストランで出会ったデンマーク料理を、 AIで再現してみた】 写真を見せただけで、隠し味の「しょうゆ」までわかる…？🍳 社内レストランで提供された「フレスケスタイ」を、Agent i のレシピエージェントで再現！ 実際に作って、シェフに見てもらいました🧑🏻‍🍳