イギリスのゲームアワード“Golden Joystick Awards 2026”がニコ生で11月12日に日本語字幕付き生放送。『めっちゃカメレオン』が3部門にノミネート ▼最優秀賞「Ultimate Game of the Year」の候補となっているのは、以下の12タイトル▼ 『ぽこ あ ポケモン』 『プラグマタ』 『バイオハザード レクイエム』 『007 ファーストライト』 『Big Walk』 『コントロール レゾナント』 『紅の砂漠』 『Dispatch』 『Forza Horizon 6』 『Phantom Blade Zero』 『スター・ウォーズ：ギャラクティック・レーサー』 『The Blood of Dawnwalker』

The Silicon Valley Post (@TheSVPost) によるY Combinator P26バッチのトップHardtechスタートアップ一覧が発表されました！ + Adialante - あらゆるクリニックに導入できるコンパクトな移動式全身MRI + @9Mothers - 米国政府向けAI搭載カウンタードローンシステム + General Aviation - すべての航空機・ドローン・ロケットに対応する衛星ベース航空管制 + Apollo Atomics - 平ボディトラックで輸送できる小型加圧水型原子炉 + Dispatch - 軌道上で製造した物資を地球に持ち帰る再突入機 + Lumius - 従来の数分の一のコストで使えるポータブル3D超音波 + synphony - カリフォルニア農家向けイチゴ収穫ロボットと農場ソフトウェア + Eden Robotics - 時間貸しの製造業向けセミヒューマノイドロボット 弊ファンドからは4社に投資実行しています✌️

# Codexの機能と実践的な使い方 ⚙️ PRが開かれた瞬間にレビュー、毎朝定期レポート——Codexをワークフローの1ステップとして動かせば、CI上で自動化が完結します。 🏷️ タイトル: Actions実行 (Codex GitHub Action) 🔗 URL: 📘 概要 Codex GitHub Action(`openai/codex-action@v1`)は、GitHub ActionsのワークフローからCodexを実行するための公式アクションです。Codex CLIのインストール、API認証の設定、`codex exec` の実行までを内部で行い、コードレビューや品質ゲート、定期レポートをCI上で完結させます。 ⚙️ 機能の説明 事前にOpenAIのキーをGitHubシークレット(例: `OPENAI_API_KEY`)として登録し、アクション実行前にコードをチェックアウトします。主な入力(inputs)は次の通りです。 ・`prompt` / `prompt-file`: 指示を直書きするか、リポジトリ内のプロンプトファイルを指定します(どちらか一方)。 ・`model` / `effort`: 使用モデルと作業の強度を指定します。 ・`sandbox`: `read-only` / `workspace-write` / `danger-full-access` でファイル・ネットワーク権限を制御します。 ・`codex-args`: 追加のCLIフラグをJSON配列またはシェル文字列で渡します。 ・`output-file`: 最終メッセージをファイル保存し、アーティファクト化できます。 権限制御の `safety-strategy` は既定が `drop-sudo`(sudoを不可逆に剥奪)。ほかに `unprivileged-user` と、Windowsで指定が必要な `unsafe` があります。実行結果は `final-message` 出力から取り出せます。 🛠️ 実践的な使い方 PR作成・更新時にレビューを走らせる最小ワークフローは、`pull_request` トリガのジョブで `actions/checkout@v5` の後に `openai/codex-action@v1` を呼び、`openai-api-key`・`prompt-file`・`output-file` を渡すだけです。 結果のPRコメント投稿は、後続ジョブで `final-message` 出力を `actions/github-script` に渡して行います(`pull-requests: write` 権限が必要)。 💡 ユースケース `pull_request` トリガでレビューや品質ゲート、`schedule`(cron)で定期レポート生成、`workflow_dispatch` で手動実行、`issue_comment` でコメント起点の自動化、といった用途に使えます。 ⚠️ 注意点 `prompt` と `prompt-file` は同時指定不可です。PRのタイトルやコメントを取り込む場合はプロンプトインジェクションに注意し、信頼できるイベント・明示的承認に限定しましょう。`safety-strategy` は `drop-sudo` か非特権ユーザーを維持し、アクションはジョブの最後に置いて状態の継承を防ぎます。`drop-sudo` 後は書き込み権限の付与(例: `chmod -R g+rwX`)が必要になる場合があります。 #Codex# #GitHubActions#

Claude Code 2.1.248, 2.1.250 (抜粋) - `--restricted`（または`CLAUDE_CODE_RESTRICTED=1`）を追加。コマンド・コードを実行するビルトインツールと`WebFetch`を除去し（`--tools`で明示指定しない限り）、ファイルツールは作業ディレクトリ内に制限し、`bypassPermissions`を拒否し、ユーザー・プロジェクト・ローカルの設定ファイルを無視する - agent frontmatterに`experimental.cacheTtl`（`"5m"`または`"1h"`）を追加。サブエージェントのTTL設定が未構成の場合に使われる、エージェント単位のprompt cache TTL - `claude self-hosted-runner --client-label `（または`SELF_HOSTED_RUNNER_CLIENT_LABEL`）を追加。runnerが登録するラベルを上書きできる（デフォルト: ホスト名） - server-managed settingsの診断機能を追加。設定の読み込みに失敗した際の起動時警告と、`/doctor`・`/status`での読み込み失敗理由やフェッチされなかった理由（Bedrock/Vertex/third-party provider、カスタム`ANTHROPIC_BASE_URL`）の説明行 - GitHub CLIトークンに`workflow`スコープがない場合の`/web-setup`での警告を追加。スコープがないと大規模リポジトリへのpushが拒否されうるため - AWS Marketplace経由、self-serve Enterprise、Enterprise trialで課金されているEnterprise組織向けに`/usage-credits`を追加。メンバーが管理者によりよい利用上限をリクエストできる - 同一マシン上のセッション間のcross-session messaging（`SendMessage`/`ListAgents`）を、Bedrock・Vertex・Foundry、およびtelemetryが無効な場合にも追加 - Claude DesktopとCoworkのセッションが30日後に消えてしまう不具合を修正。transcriptクリーンアップは、アプリ内にある間はdesktop側で書き込まれたセッションを保持するようになった（組織ポリシーがretentionを管理している場合を除く）。新しい`desktopSessionCleanupPeriodDays`設定がこの除外の上限を定める - プルリクエストに変更がない間、prompt-footerのPRバッジがGitHubをチェックする頻度を減らすよう改善。pushや`gh pr`コマンドを実行するとすぐに更新される - managed settingsを改善。client-sideタイムアウト、MCP startup-mode、stream-watchdogの環境変数がsettings-approvalプロンプトを発火させなくなった - `/ultrareview `を改善。cloud sessionが開始してから失敗する代わりに、起動前にClaudeアカウントに接続されたGitHubアカウントがそのリポジトリにアクセスできるか確認し、修正方法を説明するように - cross-session messagingを改善。デフォルトのディレクトリが使えない場合、ユーザー単位のプライベートな`/tmp`ディレクトリにフォールバックし、通知と`/status`が修正すべきディレクトリ名を示す - agent viewのdispatch入力でのshift+enterの挙動を変更し、（プロンプトと同様に）改行を挿入するようにした。ctrl+enterがdispatchしてattachするようになった - `/loop`を変更。self-paced dynamic modeとno-promptなautonomousデフォルトが、Bedrock/Vertex/Foundryを含め常に利用可能になった - Anthropicのtelemetryエクスポート失敗のログ出力を変更。`[3P telemetry] OTEL diag error`ではなく`[Anthropic telemetry]`としてdebugレベルでログ出力されるようになり、自分のOTelコレクタの失敗と誤認されないようにした - サブエージェントから他セッションへの`SendMessage`を変更。結果には、返信がサブエージェントにではなく親セッションの会話に届く旨が注記されるようになった - バグの修正と信頼性の向上

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 実行時にどのエージェントを呼び出すかを動的に切り替えられたら、柔軟で堅牢なシステムが作れると思いませんか？ ADK 2.0のエージェントルーティングは、router関数を使って実行時に動的にエージェントを選択する仕組みです。設定ベースのルーティング、エラー時のフォールバック、複雑度に応じた自動振り分けなど、多彩なパターンに対応できます。 📌 タイトル：エージェントルーティング 🔗 URL： 🧩 概要 エージェントルーティングでは、router関数がagents（利用可能なエージェントのリスト）、context（現在のコンテキスト）、errorContext（直前のエージェントがイベントをyieldする前に例外を投げた場合のエラー情報）を受け取り、次に実行するエージェントを返します。あるエージェントがイベントをyieldする前に失敗した場合、routerはerrorContextを受け取るため、別のエージェントへのフォールバックが可能です。これはRoutedLlm（モデルレベルのルーティング）とは異なり、エージェント全体を切り替える点が特徴です。 🛠 使い方 router関数を定義し、エージェントに設定します。 ```python from adk import Agent def my_router(agents, context, error_context=None): # エラー時はフォールバックエージェントを選択 if error_context: return next(a for a in agents if == "fallback") # コンテキストに応じて動的にエージェントを選択 complexity = context.session.state.get("task_complexity", "low") if complexity == "high": return next(a for a in agents if == "expert") return next(a for a in agents if == "basic") parent = Agent( name="dispatcher", sub_agents=[basic_agent, expert_agent, fallback_agent], router=my_router ) ``` router関数の戻り値で次に実行されるエージェントが決まるため、任意のロジック（設定ファイル参照、外部API呼び出しなど）を組み込めます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・設定ベースのルーティングでは、ルーティングルールを外部設定ファイルに切り出し、再デプロイなしで変更可能にする ・errorContextを活用したフォールバックチェーンを設計し、単一障害点を排除する ・ルーティング判定のログを構造化して出力し、どのエージェントが選ばれたか追跡可能にする ・複雑度の判定ロジック自体をテスト可能な純粋関数として分離する 💡 ユースケース ⚙️ 設定ファイルでルーティングルールを管理し、運用中に振り分け先を変更 🛡 プライマリエージェント失敗時に自動でフォールバックエージェントへ切り替え 🧠 タスクの複雑度を事前判定し、軽量/高機能エージェントを自動選択 📋 プランニングモードと実行モードでエージェントを切り替える段階的処理 ⚠️ 注意点 router関数内での重い処理（外部API呼び出し等）はレイテンシに直結するため、最小限に抑えることを推奨します。また、RoutedLlm（モデルルーティング）との混同に注意してください。RoutedLlmはLLMモデル自体を切り替えるもので、エージェントルーティングはエージェント全体（プロンプト・ツール・サブエージェント含む）を切り替えるものです。errorContextはエージェントがイベントをyieldする前に失敗した場合のみ提供される点も理解しておく必要があります。 ✨ 動的ルーティングにより、単一のワークフロー定義で多様な状況に対応できる柔軟なシステムを構築できます。まずはフォールバックパターンから導入してみてください。 #ADK# #AIAgent#