AIリアルタイム声質変換アプリ「Voidol Plugin Package - Powered by リアチェンvoice -」から #simpαtix# モデルがリリースされることになったのです～✨ この発売を記念してなんと新曲『#わたしの好きな声がする』の楽曲コンペも実施です～🎉# ボイスモデルをチェックです～🗣️

#拡散希望# 【simpαtix よりおしらせ】 「Voidol Plugin Package - Powered by リアチェンvoice -」からsimpαtixモデルがリリース(ﾟωﾟ)‼︎ この機能を使って、楽曲「わたしの好きな声がする」コンペ開催決定ヾ(ﾟωﾟ)ﾉ 私たちの声で、私たちの新曲を作ってください！

Figma上で、UXライティングのLintができるPluginを開発しています。 Repository、Figma File から、Semantic Indexを構築し、「追加」「登録」「作成」などの表記揺れや、「ユーザー」「作成者」「申請者」といったオブジェクト名・アクション語彙の一貫性を、確率論的にチェックできます。 これは、プロダクト開発にUX Writing Opsを導入するための取り組みです。 少しずつ公開していきます。 興味のある方、近い課題感をお持ちの方は、コメントまたはDMください。

🧩 「一度作れば、どのエージェントでも動く」——プラグインの相互運用に向けた業界横断の標準が登場しました。 タイトル: Agent Plugins — An open, vendor-neutral standard for portable agent plugins URL: 📦 概要 Agent Pluginsは、再利用可能なコンポーネントを「可搬なプラグイン」としてパッケージ化する、オープンかつベンダー中立な標準です（バージョン1.0.0）。プラグインの「フォルダ構造とマニフェスト」という最小限だけを共通化し、一度作れば複数のエージェントクライアントで動く状態を目指します。 ❓ 解決する課題 いまは各クライアントが、中身が同じでも独自のプラグイン形式を持っています。そのため作者は同じ部品をプラットフォームごとに作り直す必要がありました。Agent Pluginsは「クライアント間で可搬にできる部分」だけに絞った小さな相互運用の土台を用意し、この重複作業を解消します。 🗂 方法論（パッケージ構造） プラグインは決められたディレクトリ構造を持ちます。 ・plugin.json：プラグインの識別情報と、対象とするAgent Pluginsのバージョン（現在1.0.0）を指定 ・skills/：Agent Skills仕様に沿ったスキル群。各スキルはSKILL.md（説明）、scripts/（実行スクリプト）、references/（参照資料）で構成 ・mcp.json：MCP（Model Context Protocol）サーバを記述。stdio／Streamable HTTP／旧来のHTTP+SSEという3つのトランスポートに対応 ・逆ドメイン名前空間（例 com.example.client/）：可搬なコアを変更せずに、hooksなどクライアント独自の振る舞いを追加できる拡張の置き場所 🔧 標準化する範囲・しない範囲 標準化するのはマニフェスト、ディレクトリ構造、コンポーネントの配置場所まで。配布・インストール・権限・UX・クライアント固有機能は、あえて各クライアントの裁量に残します。共通化すべき「部品の可搬性」と、各社が差別化したい体験を切り分けたのが設計思想です。 🏛 ガバナンスと位置づけ 技術運営委員会はAmazon・Cursor・Microsoft・OpenAI・Vercelのコアメンテナで構成。提案や技術決定はGitHub Discussionsで公開され、エコシステムに開かれています。MCPやAgent Skillsといった既存仕様の上に重ねる形で、相互運用の一段を担います。 #AIエージェント# #MCP#

#ゆっふぃー# が参加しているユニットsimpαtixではただいま楽曲コンペを開催中なのです～🎼 AIリアルタイム声質変換アプリ「Voidol Plugin Package」を用いて『#わたしの好きな声がする』の曲を作ってみませんです～❔# この機会に是非ご参加くださいです～🎶 #しんぱしゅ#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントの実行フロー全体にフックを仕掛けて、監視・介入・拡張できたら便利だと思いませんか？ ADK 2.0のプラグイン機能は、`BasePlugin` を拡張してRunnerに登録することで、エージェントのライフサイクル全体にわたるコールバックをグローバルに適用できる仕組みです。個別エージェントのコールバックとは異なり、全エージェントに横断的に作用します。 📌 タイトル：プラグイン (Plugins) 🔗 URL： 🧩 概要 プラグインは `BasePlugin` を継承して作成し、Runnerに登録します。エージェント個別のコールバックとは異なり、グローバルスコープで全エージェントに適用されます。ライフサイクルフックは多岐にわたり、ユーザーメッセージの受信、Runner開始、エージェント実行、モデル呼び出し、ツール実行、イベント処理、Runner終了の各タイミングに介入できます。動作モードは3種類あり、Observe（監視のみ）、Intervene（処理を変更・中断）、Amend（結果を後から修正）です。プラグインのコールバックはエージェントのコールバックよりも先に実行されます。 🛠 使い方 `BasePlugin` を継承し、必要なライフサイクルフックをオーバーライドします。 ```python from adk.plugins import BasePlugin class LoggingPlugin(BasePlugin): def __init__(self): super().__init__(name="logging_plugin") async def on_before_model_call(self, callback_context, llm_request): print(f"Model call: {llm_request.model}") return None # Noneを返すと通常の処理が続行 async def on_after_tool_call(self, tool_context, tool_response): print(f"Tool executed: {tool_context.tool_name}") return None # Runnerに登録 runner = Runner( agent=my_agent, plugins=[LoggingPlugin()] ) ``` Interveneモードではコールバックから値を返すことで処理を置き換え、Amendモードではイベント処理後に結果を修正できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・ログ収集やメトリクス記録をObserveモードのプラグインとして実装し、エージェントコードを汚さない ・ガードレールやコンテンツフィルタリングをInterveneモードで実装し、不適切な入出力をブロックする ・分析用データの収集をAmendモードで後処理として組み込む ・プリビルトプラグイン（Reflect/Retry、BigQuery Analytics、Context Filtering、Global Instructions等）を活用して開発を効率化する 💡 ユースケース 📊 全エージェントのモデル呼び出しとツール実行をBigQueryに記録する 🛡 入力内容のガードレールをプラグインで一元管理し、有害なリクエストをブロックする 🔄 モデル呼び出し失敗時のリトライロジックをReflect/Retryプラグインで実装する 📋 グローバルな指示（コンプライアンスルール等）をGlobal Instructionsプラグインで全エージェントに適用する ⚠️ 注意点 プラグインのコールバックはエージェントのコールバックよりも先に実行されるため、プラグインで処理をブロックするとエージェントのコールバックは呼ばれません。Interveneモードで不適切な値を返すとエージェントの動作が壊れる可能性があるため、返り値の型と意味を正確に理解してから使用してください。また、プラグインの実行順序はRunnerへの登録順に依存します。 ✨ プラグインを活用することで、横断的な関心事（ログ、セキュリティ、分析）をエージェントのコアロジックから分離でき、保守性の高いシステムを構築できます。 #ADK# #AIAgent#