『OMG: Oh My Gravity』重力操作ガンで宇宙のゴミ掃除。ただし重力場は仲間も巻き込む 一人称視点の物理パズル協力ゲーム体験版が配信。ひとりでフル装備は無理なので、引く、押すなどみんなで役割分担。うまくいかなそうなドタバタ仕事

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 複数の LLM プロバイダを 1 つのエージェントシステムで混在させたいと思ったことはありませんか？ `MultiProvider` を使えば、モデル名のプレフィックスで自動的にプロバイダをルーティングできます。 📌 タイトル：MultiProvider による接頭辞ルーティング 🔗 URL： 🧩 概要 `MultiProvider` は、モデル名のプレフィックス（例：`openai/gpt-4.1`）に基づいてリクエストを適切なプロバイダに自動ルーティングします。`openai_prefix_mode="model_id"` を設定すると `openai/...` をそのままモデル ID として扱い、`unknown_prefix_mode="model_id"` で未知のプレフィックスもモデル ID としてルーティングします。`openai_use_responses_websocket=True` で WebSocket トランスポートも有効化可能です。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, MultiProvider, RunConfig, Runner provider = MultiProvider( openai_base_url="", openai_api_key="...", openai_use_responses_websocket=True, openai_prefix_mode="model_id", unknown_prefix_mode="model_id", ) agent = Agent( name="Assistant", instructions="Be concise.", model="openai/gpt-4.1", ) result = await agent, "Hello", run_config=RunConfig(model_provider=provider), ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・コストやレイテンシに応じて、エージェントごとに異なるプロバイダのモデルを割り当てる ・OpenRouter などの統合ゲートウェイと組み合わせ、`openai_prefix_mode="model_id"` でプレフィックス付きモデル名をそのまま渡す ・`RunConfig(model_provider=provider)` で実行時にプロバイダを切り替え、A/B テストを実施する ・WebSocket を有効にして、対応プロバイダでのストリーミング性能を向上させる 💡 ユースケース 🔀 タスクの難易度に応じた GPT-4.1 / GPT-5.5 の使い分け 🌐 OpenRouter 経由での複数プロバイダへのアクセス統合 💰 高コストモデルと低コストモデルのハイブリッド運用 🧪 異なるモデル間での品質比較テスト ⚠️ 注意点 デフォルトでは `openai/...` は OpenAI プロバイダのエイリアスとして扱われ、未知のプレフィックスは `UserError` を発生させます。OpenRouter など外部ゲートウェイを使う場合は、必ず `openai_prefix_mode` と `unknown_prefix_mode` を `"model_id"` に設定してください。プロバイダごとに対応する機能（ツール呼び出し、構造化出力など）が異なる点にも注意が必要です。 ✨ MultiProvider で、複数のモデルを自在に組み合わせたエージェントシステムを構築しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# OpenCodeの機能と実践的な使い方 🔌 エージェントに「外の世界」へ手を伸ばさせたい。Sentryのエラーやライブラリのドキュメントをそのままツールとして使えるのが、OpenCodeのMCPサーバー連携です。 🏷️ タイトル: 外部ツール接続（ローカル/リモート） 🔗 URL: 📘 概要 MCP（Model Context Protocol）サーバーを設定すると、外部サービスのツールがOpenCodeの組み込みツールと並んでエージェントから自動的に使えるようになります。ローカル（プロセス起動）とリモート（HTTPエンドポイント）の両方に対応します。 ⚙️ 機能の説明 設定は `opencode.json` の `mcp` ブロックに、サーバーごとの識別子で記述します。 ・ローカル: `type: "local"` とし、`command` に起動コマンドの配列、必要なら `environment` で環境変数を渡します。`timeout`（既定5000ms）も指定可能です。 ・リモート: `type: "remote"` とし、`url` を指定。認証は `headers` でBearerトークンを渡すか、OAuthを利用します（401を検知して自動フローも可能）。 各サーバーは `enabled` で個別にオン/オフできます。MCPツールはサーバー名を接頭辞として現れ、`tools` のワイルドカード（`*` や `?`）で全体・エージェント単位に有効/無効を切り替えられます。 🛠️ 実践的な使い方 リモートのSentry連携は、`opencode.json` の `mcp` 配下に `sentry` を作り、`type: "remote"`・`url: ""`・`headers` のBearer認証・`enabled: true` を書くだけです。 ローカルなら `"command": ["npx", "-y", "@/modelcontextprotocol/server-everything"]` のように起動します。ドキュメント検索の Context7（` Grep（` mcp auth <名前>` や `opencode mcp list` で認証・状態確認も可能です。 💡 ユースケース Sentryで本番エラーをエージェントに調査させ、Context7で最新ライブラリの正しい使い方を引き、Grepで他リポジトリの実装例を探す、といった「調査から実装まで」を1つのセッションで完結できます。普段は `enabled: false` にしておき、必要な作業のときだけ有効化する運用が安全です。 ⚠️ 注意点 MCPサーバーはコンテキストを消費します。多くのツールを公開するサーバー（GitHub系など）を有効にすると、トークンが急増しコンテキスト上限を圧迫しがちです。使うサーバーは絞り、APIキー運用なら `oauth: false` で自動OAuthを抑止しましょう。リモートは `timeout` 超過で起動失敗する点にも注意してください。 #OpenCode# #MCP#

OpenAI最新モデル、人類が長年解読出来ていなかった暗号文を登場1ヶ月で解読 → 暗号研究者も復元結果を正しいと確認 GPT-6 Astraは独自の解読プログラムも作成しています。

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