⬜ 7/31（金）15:00-15:30 🟩 ゼロバンク・デザインファクトリー 「みんなの銀行が実践する 　Oracle AI Database@Google Cloud の取り組み」 ✏️ オンプレミス上のサーバーをクラウドリフトするにあたり導入した自律型 AI データベースをご紹介します！ #GoogleCloudNext🗼#

「このタスクに合うベンチマークってどれだっけ」を毎回散らばった情報源から探すの、地味に時間を食いますよね。 タイトル: Benchmark Radar: A Living Database and Search Engine for AI Benchmarks and Evaluation URL: ❓ Benchmark Radarって何？ 💡 arXiv・Hugging Face・GitHubなど37ソースを日次で巡回し、ベンチマークの論文・データセット・リポジトリ・スコア履歴を1つの検索エンジンにまとめたツールです。CLIでオフラインクエリもできます。 ❓ どれくらいの規模のデータを扱っているの？ 💡 4つのカタログから1,283件のソースレコード、790ベンチマークにまたがる12,916件の数値スコアを収録。日次収集だけで6,546アーティファクトから11,068件の観測を記録しています。 ❓ なぜ単純にスコアを比較できないの？ 💡 スコア付きレコードのうち0〜100の検証済みパーセンテージスケールを使っているのはわずか82件。残りは異なるスケールや未検証のスケールで、公開日も約半数が不明なため、単純比較は危険なんです。 ❓ だからどうするの？ 💡 無理に比較可能にするのではなく、出典と引用を保持して読者自身が評価条件を検査できるようにする、という設計を取っています。 #LLM評価# #ベンチマーク#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# ADKの便利で実践的な使い方 ## 🎨 実戦で使えるコールバックパターン集！ADKのCallback Design Patterns コールバックの基本は分かった、でも実際どう使うの？ADKの **Callback Design Patterns** で、ログ・キャッシュ・セキュリティなど実戦パターンをマスターしましょう！💪 ## 📌 タイトル Callback Patterns（コールバックデザインパターン） ## 🔗 URL ## 🧩 概要 ADKのコールバックには、実戦で繰り返し使われる定番パターンがあります。ロギング、キャッシュ、ステート管理、セキュリティガードレール、リクエスト/レスポンス変換、条件付きスキップ、アーティファクト処理などです。 さらに、これらのパターンを効果的に使うためのベストプラクティス（単一責任、パフォーマンス、冪等性、エラーハンドリング）も定義されています。 重要な判断基準として、**エージェント横断のセキュリティガードレールにはCallbacksよりもPluginsが推奨**されています。 ## 🛠 使い方 **パターン1: ロギング＆モニタリング** `logging_before_tool(ctx, tool, args)` では `ctx.invocation_id`、` を ` で記録し、`None` を返してフローを変更しません。`logging_after_model(ctx, response)` では ` の長さを ` で記録し、同様に `None` を返して観察のみ行います。 **パターン2: キャッシュ戦略** `cache_before_tool(ctx, tool, args)` では、` と `hash(str(args))` からキャッシュキーを生成し、`ctx.state.get(cache_key)` でキャッシュを検索します。キャッシュヒットすればその値を返してツール実行をスキップし、ミスなら `None` を返して通常実行します。`cache_after_tool(ctx, tool, args, tool_ctx, result)` では、同じキャッシュキーで `ctx.state[cache_key] = result` として結果を保存し、`None` を返してフローを変更しません。 **パターン3: ステート管理** `state_aware_callback(ctx, req)` では、`ctx.state.get("user:tier", "free")` でユーザーティアを取得し、`"premium"` であれば `req.config.system_instruction` にプレミアム向けの追加指示を動的に付加します。`None` を返してフローはそのまま続行します。 ## 🏗 実践的な使い方 **本番環境での多層防御パターン：** セキュリティガードレール（本番ではPluginsを推奨）として `security_before_model(ctx, req)` を定義します。`req.contents[-1].parts[0].text` からユーザー入力を取得し、`detect_pii()` でPIIを検出した場合は `audit_log()` で監査記録を残し、拒否メッセージ入りの `LlmResponse` を返してLLM呼び出しをスキップします。続いて `detect_injection()` でプロンプトインジェクションを検出した場合も同様にブロックします。いずれにも該当しなければ `None` を返して続行します。ツール引数のサニタイズとして `sanitize_before_tool(ctx, tool, args)` を定義し、` が `"database_query"` の場合に `args.get("query", "")` に `"DROP"` が含まれていればエラー辞書を返してツール実行をブロックします。アーティファクト保存として `save_artifact_after_agent(ctx)` を定義し、`generate_report(ctx)` でレポートを生成して `"execution_report.json", report)` で保存し、`None` を返します。 ## 💡 ユースケース - 📊 **構造化ロギング**：全実行ポイントで invocation_id 付きの構造化ログを出力 - 💾 **APIコスト削減**：before/after パターンでツール結果をキャッシュし、同じ引数の再呼び出しを防止 - 🔐 **多層セキュリティ**：PII検出、インジェクション防止、SQLサニタイズを各レイヤーに配置 - 📦 **アーティファクト管理**：実行結果やレポートをアーティファクトとして自動保存 - 🎚️ **動的振る舞い制御**：ユーザーティアやステートに応じてインストラクションを動的変更 ## ⚠️ 注意点 - **単一責任の原則**：1つのコールバックに1つの目的を持たせてください（ロギングとバリデーションを混ぜない） - **パフォーマンス**：コールバックは同期実行されるため、ブロッキングI/Oや重い処理は避けましょう - **冪等性**：外部副作用を持つコールバックは、リトライ時に安全であるように設計してください - **エラーハンドリング**：必ず try-except で囲み、コールバックエラーがプロセス全体をクラッシュさせないようにしましょう - **Plugins推奨**：エージェント横断のセキュリティポリシーには、Callbacksよりも **Plugins** を検討してください ## ✨ まとめ コールバックパターンを知ることで、ADKエージェントの実践力が格段に上がります。ログ・キャッシュ・セキュリティ・ステート管理…定番パターンを組み合わせて、堅牢でコスト効率の良いエージェントを構築しましょう。ただし、横断的なセキュリティにはPluginsの利用もお忘れなく！ #ADK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 サブエージェントにスキルやMCPサーバーを個別に設定したい？AgentDefinitionで細かくカスタマイズできます！ Claude Agent SDKのAgentDefinitionでは、skills、memory、mcpServersをはじめとする豊富なフィールドで、エージェント単位の詳細な設定が可能です。 📌 タイトル：エージェント単位の skills / memory / mcpServers 指定 🔗 URL： 🧩 概要 `AgentDefinition` には、`description` と `prompt` の必須フィールドに加え、多数のオプションフィールドがあります。`skills` でスキルをプリロード、`memory` でメモリソース（`user`/`project`/`local`）を指定、`mcpServers` でMCPサーバーを名前またはインライン設定で接続できます。さらに `tools`、`disallowedTools`、`model`（`sonnet`/`opus`/`haiku`/`inherit` またはフルモデルID）、`effort`、`permissionMode`、`maxTurns`、`background`、`initialPrompt` など、エージェントの挙動を包括的に制御できます。 🛠 使い方 ```python # Python - フル構成のエージェント定義 from claude_agent_sdk import AgentDefinition agent = AgentDefinition( description="データベース移行の専門家", prompt="あなたはDB移行のエキスパートです。安全な移行戦略を提案してください。", tools=["Read", "Grep", "Glob", "Bash"], disallowed_tools=["Bash(rm *)"], # 特定操作を禁止 model="opus", # 高品質なモデルを使用 skills=["db-migration"], # スキルをプリロード memory="project", # プロジェクトメモリを使用 mcpServers=["postgres-server"], # MCPサーバーに接続 effort="high", # 推論レベルを高く max_turns=20, # 最大ターン数を制限 permission_mode="acceptEdits", # 編集を自動承認 background=False, # フォアグラウンドで実行 ) ``` ```typescript // TypeScript const agent: AgentDefinition = { description: "Database migration specialist", prompt: "You are a DB migration expert. Propose safe migration strategies.", tools: ["Read", "Grep", "Glob", "Bash"], disallowedTools: ["Bash(rm *)"], model: "opus", skills: ["db-migration"], memory: "project", mcpServers: ["postgres-server"], effort: "high", maxTurns: 20, permissionMode: "acceptEdits", background: false, }; ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・`skills` でドメイン固有の知識をプリロードし、エージェントの専門性を高めます（未リストのスキルもSkillツール経由で呼び出し可能） ・`memory` で適切なスコープを設定し、エージェント間でのコンテキスト共有を制御します ・`mcpServers` でデータベースや外部サービスへの接続を名前またはインライン設定で管理します ・`maxTurns` でコスト制御と暴走防止を行い、`effort` でタスクの重要度に応じた推論品質を設定します ・`background: true` でノンブロッキング実行にし、並行タスクの効率を上げます 💡 ユースケース 🗄 MCPサーバー接続付きのデータベース移行エージェント 📚 ドメイン固有スキルをプリロードした専門家エージェント ⚡ バックグラウンド実行で並行分析を行う高速ワークフロー ⚠️ 注意点 ・`tools` を省略するとすべてのツールを親から継承します。制限したい場合は明示的に指定してください ・サブエージェントの `permissionMode` は、親が `bypassPermissions`/`acceptEdits`/`auto` の場合、親のモードが強制的に継承されオーバーライドできません ・`skills` にリストしたスキルは起動時にプリロードされますが、リストにないスキルもSkillツール経由で呼び出せます ・Python SDKではフィールド名はcamelCaseでワイヤフォーマットに合わせます ✨ AgentDefinitionの豊富な設定フィールドを活用すれば、汎用エージェントではなく、タスクに最適化された専門家エージェントを構築できます！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 AIエージェントが重要なアクションを実行する前に、人間の確認を挟めたら安心だと思いませんか？ ADK 2.0のアクション確認機能は、ツール実行前にユーザーの承認を求めるフローを簡単に組み込める仕組みです。Boolean方式とAdvanced方式の2つのアプローチがあり、用途に応じて使い分けられます。 📌 タイトル：アクション確認 (Action Confirmations) 🔗 URL： 🧩 概要 アクション確認機能は、エージェントがツールを呼び出す際に実行を一時停止し、ユーザーの承認を得てから処理を続行する仕組みです。Boolean方式では `require_confirmation=True` を設定するか、動的に確認要否を判定する関数を渡せます。Advanced方式では `tool_context.request_confirmation` を使い、ヒントやペイロードを含む詳細な確認リクエストを送信できます。フローは「リクエストステージ（一時停止）→ レスポンスステージ（続行）」の2段階で構成されます。 🛠 使い方 Boolean方式は最もシンプルで、ツール定義時に `require_confirmation=True` を指定するだけです。 ```python from adk import FunctionTool def delete_record(record_id: str) -> str: # 削除処理 return f"Deleted {record_id}" tool = FunctionTool( func=delete_record, require_confirmation=True # 常に確認を求める ) ``` Advanced方式では、ツール関数内で `tool_context.request_confirmation` を呼び出し、確認メッセージやペイロードをカスタマイズできます。リモート確認の場合は `/run_sse` エンドポイント経由で `FunctionResponse` を返すことで、外部システムからの承認も可能です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・データ削除や課金処理など不可逆な操作には必ず確認フローを設定する ・動的確認関数を使って、金額や影響範囲に応じて確認の要否を切り替える ・リモート確認を活用して、Slackやメール経由での承認ワークフローを構築する ・確認待ちのタイムアウト処理を適切に設計し、放置されたリクエストを処理する 💡 ユースケース 🗑 データベースレコードの削除前に内容を表示して確認を求める 💳 一定額以上の決済処理で承認フローを挟む 📧 大量メール送信前に送信先リストと内容を確認させる 🔧 本番環境の設定変更前に変更内容のレビューを求める ⚠️ 注意点 アクション確認機能は `DatabaseSessionService` および `VertexAiSessionService` ではサポートされていません。これらのセッションサービスを使用する場合は、別の方法で確認フローを実装する必要があります。また、確認フロー中はエージェントの実行が一時停止するため、長時間の確認待ちが発生する場合のセッション管理に注意してください。 ✨ アクション確認を適切に組み込むことで、エージェントの自律性を保ちながら人間の監督を確保できます。特に本番環境では、安全弁として積極的に活用しましょう。 #ADK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🤖 サブエージェントに専門タスクを委譲して、メインコンテキストをリーンに保てます。 サブエージェントは、特定のサブタスクを専門エージェントに委譲し、メインエージェントのコンテキストを汚さずに並列・専門処理を実現する機能です。 📌 タイトル：SDK のサブエージェント 🔗 URL： 🧩 概要 `agents` パラメータで専門エージェントを定義し、メインエージェントが `Agent` ツール経由で呼び出します。各サブエージェントには独自のプロンプト・ツール制限・モデル設定が可能で、結果は要約としてメインに返されます。 🛠 使い方 `agents` パラメータに `AgentDefinition`（`description`・`prompt`・`tools`・`model` 等）を定義します。`allowed_tools` に `"Agent"` を含めるとサブエージェント呼び出しが自動承認されます。各サブエージェントは独自のツール制限・プロンプト・モデルを持てます。 🏗 実践的な使い方 ・`research-assistant` サブエージェントに数十ファイルの探索を委譲し、親エージェントには要約だけ返します。メインコンテキストがリーンに保たれます。 ・`style-checker` / `security-scanner` / `test-coverage` を同時実行し、コードレビュー時間を数分→数秒に短縮します。 ・`database-migration` サブエージェントに SQL ベストプラクティス・ロールバック戦略のプロンプトを持たせ、メインを汚さず専門タスクを処理します。 ・ファクトリ関数で実行時条件に応じて `model: "opus"` / `sonnet` を動的に切り替えます。 💡 ユースケース 🔍 大量ファイル探索の委譲 ⚡ 並列コードレビュー（style/security/coverage） 🎯 専門知識エージェントへのタスク分割 ⚠️ 注意点 サブエージェントは自分のサブエージェントを生成できません（1 段階のみ）。大規模オーケストレーションには `Workflow` ツール（TS v0.3.149+）を使用してください。`agentId` と `session_id` をキャプチャすれば `resume` でフォローアップも可能です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#