Agentを扱ううえで、「違う。そうじゃない」と修正を繰り返す方法は、あまり効果的ではないと感じている。 否定や追加指示を重ねるほど、コンテキストには失敗した経路や場当たり的な制約が蓄積していく。一方で、何を基準に正しいと判断するのかは、必ずしも明確にならない。結果として、Agentは目的そのものではなく、直近の修正指示に過適合しやすくなる。 だから、「違う。そうじゃない」と伝える前に、まず取り得る候補を列挙させるべきだと思う。 そのうえで、各候補についてPoCの計画を立て、評価基準とテストゲートを設ける。小さく検証し、結果を比較しながら、最も有望な案を選ぶ。そして、十分に見込みのある方向性が確認できてから、本格的な実装へ進む。 このプロセスを踏まなければ、「違う。そうじゃない」という状態は根本的には解消されない。 Agentのうまい扱い方とは、誤った出力を何度も修正することではない。最初から候補、評価基準、検証方法を設計し、「そうそう、その通り」と言える方向へ進みやすい道筋を整えることだ。 試行錯誤そのものが不要なのではない。重要なのは、試行錯誤を会話上の押し問答として行うのではなく、管理された仮説検証として行うことである。 最近は、Agent Engineeringの本質は、指示を細かく書くことではなく、探索と検証のプロセスを設計することにあると考えている。

Agent Platform 経由でなかなか Gemini 3 系が使えるようにならないなと思っていたけど、グローバルエンドポイント導入により、Gemini 3系以降は 個別リージョンにデプロイされず、 Global 指定しないと使えないのね。

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# Hermes Agentの機能と実践的な使い方 🚀 「昨日の続きから」が一言で始められる。Hermes Agentのセッションは、すべての会話を自動で記録・再開・検索できる長期運用の土台です。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Sessions URL: 📝 概要 セッションは、CLI・Telegram・Discord・Slackなどあらゆる入口での会話を自動保存する仕組みです。完全なメッセージ履歴をSQLiteに永続化し、後から再開したり全文検索で過去のやり取りを掘り出したりできます。プラットフォームごとに文脈が分かれるため、「チャットごとに別の話題」を自然に保てます。 🔧 機能の説明 ・履歴は `~/.hermes/state.db`（SQLite、WAL モード）に保存され、メタデータ・全メッセージ・トークン数・FTS5 全文検索インデックスを管理します。 ・アクティブなコンテキストには現在の会話ウィンドウだけを読み込み、過去の全バイトは展開しません。画像は説明文に、音声は文字起こしに、文書は要約に変換して扱います。 ・最初のやり取りの後、バックグラウンドの補助モデルが3〜7語の説明的なタイトルを自動生成します（遅延なし）。 ・セッションはソースごとに決定論的なキーで識別され、DM・グループ・スレッドで形式が分かれます。 🛠 実践的な使い方 ・直近のCLIセッション再開: `hermes --continue`（または `-c`）。タイトル指定なら `hermes -c "project name"`、ID指定なら `hermes --resume `。 ・一覧・検索・管理: `hermes sessions list --limit 50 --source telegram` / `hermes sessions export backup.jsonl` / `hermes sessions prune --older-than 90 --yes` / `hermes sessions stats`。 ・手動命名: チャット内で `/title my project`、または `hermes sessions rename "new title"`。 ・エージェント自身も `session_search` ツールでFTS5検索を行い、「前にやった件」と言うと自動で過去会話を参照します。 ・`/handoff telegram` でCLIの会話を全文と共にメッセージング先へ引き継げます。 🎯 ユースケース ・昨日のリファクタ作業をそのまま再開し、中断前の文脈を引き継ぐ。 ・「あのとき何を決めたか」を全文検索で素早く参照する。 ・Telegram・Discordなど入口ごとに文脈を分離し、混線を防ぐ。 ・長期運用エージェントの作業履歴データベースとして活用する。 ⚠️ 注意点 ・自動タイトル付けはセッションごとに1回のみで、既にタイトルがあればスキップされます。 ・メディアのバイト列は再送されず、派生テキストやファイルパスのみが後続の文脈に残ります。 ・自動プルーニング（` ・スレッド非対応プラットフォームの共有ホームチャンネルでは、本来共有したいグループ会話の扱いが理想的でない場合があります。 #HermesAgent# #AIAgents#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 セッション途中で権限を変えたい？ストリーミング中に権限モードを動的に切り替えられます！ Claude Agent SDKでは、セッション実行中に `set_permission_mode()` を呼ぶだけで、権限モードを即座に変更できます。 📌 タイトル：ストリーミング中の権限モード動的変更 🔗 URL： 🧩 概要 `set_permission_mode()`（Python）/ `setPermissionMode()`（TypeScript）を使うと、セッションの途中で権限モードをリアルタイムに変更できます。新しいモードは即座に有効となり、以降のすべてのツールリクエストに適用されます。「最初は厳格に、信頼が築けたら緩める」という段階的な権限管理が実現できます。 🛠 使い方 ```python # Python - 段階的に権限を緩和する例 import asyncio from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions async def main(): async with ClaudeSDKClient( options=ClaudeAgentOptions( permission_mode="default", # まずはデフォルトで開始 ) ) as client: await client.query("このコードをリファクタリングしてください") # アプローチを確認後、編集を許可 await client.set_permission_mode("acceptEdits") async for message in client.receive_response(): if hasattr(message, "result"): print(message.result) ``` ```typescript // TypeScript const q = query({ prompt: "Refactor this code", options: { permissionMode: "default" } }); // アプローチ確認後に編集を許可 await q.setPermissionMode("acceptEdits"); for await (const message of q) { if ("result" in message) console.log(message.result); } ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・「plan → 確認 → acceptEdits」のワークフローで、安全なステップバイステップの自動化を実現します ・ユーザーの信頼度や操作の進行状況に応じて、段階的に権限を拡大するインタラクティブなアプリを構築できます ・エラー検出時に権限を引き締める「フォールバック」パターンにも活用できます ・監視システムと連携し、異常検知時に自動的に制限的なモードへ切り替えることも可能です 💡 ユースケース 🔐 コードレビュー後に編集権限を付与する対話型ワークフロー 📈 タスクの進捗に応じて権限を段階的に拡大するプログレッシブな自動化 🛡 異常を検知したら即座に制限モードに切り替える防御的エージェント ⚠️ 注意点 ・新しいモードは即座に有効になるため、切り替えのタイミングに注意してください ・モード変更は現在のセッション内でのみ有効です ・`bypassPermissions` や `auto` モードに切り替えた場合、サブエージェントにも継承される点に注意が必要です ✨ 権限の動的変更は「最初は安全に、必要に応じて柔軟に」を実現する強力なツールです。段階的な信頼構築のワークフローにぜひ活用してください！ #ClaudeAgentSDK# #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#

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 プロンプトをコードにハードコードせず、プラットフォーム側で管理・バージョニングしたいと思いませんか？ Prompt テンプレートを使えば、OpenAIプラットフォームで作成したプロンプトをSDKから参照し、変数を差し込んで利用できます。 📌 タイトル：Prompt テンプレート 🔗 URL： 🧩 概要 `instructions` の代わりに `prompt` パラメータを使うと、OpenAIプラットフォームで作成・管理されたプロンプトテンプレートを参照できます。静的な指定では `{"id": "pmpt_123", "version": "1", "variables": {...}}` のように辞書で渡します。動的な指定では非同期関数を渡し、実行時にプロンプト辞書を返すことで、コンテキストに応じた変数の差し込みが可能です。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, RunContextWrapper # 静的テンプレート参照 agent_static = Agent( name="support", prompt={ "id": "pmpt_abc123", "version": "1", "variables": { "company_name": "Acme Corp", "support_level": "premium", }, }, ) # 動的テンプレート参照 async def dynamic_prompt( context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent, ) -> dict: user = context.context return { "id": "pmpt_abc123", "version": "2", "variables": { "company_name": "support_level": user.plan, "language": user.language, }, } agent_dynamic = Agent( name="dynamic-support", prompt=dynamic_prompt, ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・プロンプトをプラットフォーム側で管理し、コードデプロイなしで更新・ロールバックする ・バージョン指定で安定した動作を保証しつつ、新バージョンを段階的にロールアウトする ・動的テンプレートでユーザー属性に応じた変数を注入する ・チーム間でプロンプトを共有・再利用し、品質の標準化を図る 💡 ユースケース 📝 プロンプトのバージョン管理と段階的ロールアウト 🏢 組織横断的なプロンプトの共有・標準化 🔄 コードデプロイ不要のプロンプト更新 👤 ユーザー属性に応じたテンプレート変数の動的注入 ⚠️ 注意点 `prompt` と `instructions` は排他的で、両方を同時に指定するとエラーになります。プラットフォームにプロンプトが存在しない場合もエラーになるため、デプロイ前にIDとバージョンの存在を確認してください。変数名のタイポにも注意しましょう。 ✨ Prompt テンプレートで、プロンプト管理を「コードの中」から「プラットフォームの管理画面」に移行しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 モデルに送る入力をフィルタリングしたり、エラー時の挙動を細かく制御したいことはありませんか？ Input filterとError handlerを使えば、エージェントの振る舞いを安全かつ柔軟にカスタマイズできます。 📌 タイトル：Running agents – Hooks and customization / Error handlers 🔗 URL： 🧩 概要 `call_model_input_filter`はモデルへの入力を直前に加工するフックで、履歴のトリミングやシークレットのマスキングに使えます。`error_handlers`はツールエラーやモデル拒否など特定のエラーに対して、例外を投げずにアプリ固有のフォールバック出力を返す仕組みです。これらを組み合わせることで、プロダクションレベルの堅牢なエージェントを構築できます。 🛠 使い方 `agents`から`Agent`, `Runner`, `ErrorHandlers`をインポートします。`trim_history(input_data)`関数で`input_data.messages`を直近10件に制限し、`mask_secrets(input_data)`関数で`msg.content.replace(os.environ.get("API_KEY", ""), "***")`によりシークレットをマスキングします。`handle_refusal(ctx, error)`ではモデル拒否時にドメイン固有のフォールバック出力を返します。エージェントは`Agent(name="chef", instructions="You are a recipe assistant.", call_model_input_filter=trim_history, error_handlers=ErrorHandlers(model_refusal=handle_refusal, max_turns=lambda ctx, err: FallbackOutput(message="処理が完了しませんでした。入力を短くしてお試しください。", include_in_history=False)))`のように設定します。 🏗 実践的な使い方 **履歴トリミングでコスト制御** `call_model_input_filter`で直近N件のメッセージだけをモデルに送ることで、長時間会話でのトークン消費を抑制できます。重要なシステムプロンプトは常に先頭に保持しつつ、古いユーザーメッセージを削除するパターンが実用的です。 **シークレットのマスキング** ツールの戻り値にAPIキーやトークンが含まれる場合、`call_model_input_filter`でモデルに送る前にマスキングできます。モデルが機密情報を学習したり、出力に含めたりするリスクを低減できます。 **システム指示の動的注入** フィルタ内でユーザーの権限レベルやコンテキストに応じたシステム指示を追加注入できます。「この顧客はプレミアムプランです」のような動的な情報をモデルに伝えるのに便利です。 **max_turnsエラーのグレースフルフォールバック** ループに入ったエージェントが`max_turns`に達した場合、例外ではなくユーザー向けの丁寧なメッセージを返せます。`include_in_history=False`にすれば、フォールバック出力が次のターンの履歴に残らず、リトライ時にクリーンな状態を保てます。 **モデル拒否のアプリ固有処理** `ModelRefusalError`をキャッチして汎用エラーを返す代わりに、アプリのドメインモデルに沿った構造化されたフォールバックを返せます。レシピアプリなら`refusal_reason`付きの空レシピ、チャットなら代替提案メッセージなど。 💡 ユースケース 🔒 APIキーやトークンがモデルに送信されるのを防止 📏 長時間チャットの履歴を自動トリミングしてコスト最適化 🔄 max_turnsエラー時にユーザーへ次のアクションを案内 🛡 モデル拒否時にアプリ固有の構造化フォールバックを返却 ⚠️ 注意点 - `call_model_input_filter`でメッセージを削除しすぎると、モデルが文脈を失い回答品質が低下します。重要なシステムプロンプトは必ず残してください。 - `error_handlers`のフォールバック出力が`output_type`と型が一致していることを確認してください。型不一致はランタイムエラーになります。 - `include_in_history=False`にしたフォールバック出力は次ターンで参照できません。ユーザーに表示するだけで会話の文脈には不要な情報に使ってください。 - フィルタやハンドラ内で例外を投げると、エージェント全体が停止します。フィルタ内のロジックは防御的に書いてください。 ✨ Input filterとError handlerを活用して、エッジケースに強い堅牢なエージェントを構築しましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 コードを変更せずに計画だけ立ててほしい？planモードなら読み取り専用でClaudeが分析・提案します！ Claude Agent SDKのplanモードは、ソースファイルを一切編集せず、読み取り専用ツールだけでコードを探索し、変更計画を立てるモードです。 📌 タイトル：plan モード（読み取り専用のみ実行） 🔗 URL： 🧩 概要 `permission_mode="plan"` を設定すると、Claudeは読み取り専用ツール（Read、Grep、Globなど）と読み取り専用のシェルコマンドだけを使ってコードベースを探索します。Edit、Write、Bashでの書き込み操作は実行されません。要件の明確化が必要な場合は `AskUserQuestion` を使ってユーザーに質問することもあります。コードレビューや変更提案を安全に行いたい場面で最適です。 🛠 使い方 ```python # Python - コードレビュー用のplanモード import asyncio from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions async def main(): async for message in query( prompt="認証モジュールのセキュリティ問題を分析し、改善計画を提案してください", options=ClaudeAgentOptions( permission_mode="plan", # 読み取り専用で分析 ), ): if hasattr(message, "result"): print(message.result) ``` ```typescript // TypeScript for await (const message of query({ prompt: "Analyze security issues in the auth module and propose a fix plan", options: { permissionMode: "plan" // Read-only analysis } })) { if ("result" in message) console.log(message.result); } ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・プルリクエストの自動レビューで、コードを変更せず問題点と改善案だけを提示します ・新しいコードベースの調査・理解フェーズで安全に探索できます ・変更を実行する前の「計画フェーズ」として、人間が計画を確認してから実行モードに切り替える運用ができます ・`set_permission_mode()` と組み合わせて、計画承認後に `acceptEdits` に切り替えるワークフローが構築できます 💡 ユースケース 📋 コードレビューで変更提案だけを生成し、実際の変更は人間が判断する 🔍 大規模コードベースのアーキテクチャ分析を安全に行う 📝 リファクタリング計画を立てて、チームで合意してから実行する ⚠️ 注意点 ・読み取り専用のシェルコマンドは実行される場合があります ・`AskUserQuestion` が発生する可能性があるため、完全な無人実行にはdontAskモードの方が適しています ・計画結果を実行に移す場合は、新しいセッションまたは権限モードの動的変更が必要です ✨ 「まず計画、次に実行」のワークフローはエンジニアリングの基本です。planモードで安全に分析し、納得してから変更を実行しましょう！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#