【採用情報】Sakana AIで「Public Sector Specialist」を募集🐟 Sakana AIの最先端技術を官公庁の予算要求や政策立案に接続するドキュメンテーション戦略を担い、公募案件の探索・提案から採択獲得までを推進していただきます。 このようなご経験をお持ちの方を募集 ・ 政府機関での予算要求・政策立案のためのドキュメンテーション経験 ・ 民間企業で、政府機関が公募する研究開発・調査等の事業に提案書を作成し、採択された経験 ・ 生成AI分野の最新動向への継続的な関心と理解 国内外の政府機関に最先端のAI技術を届けたい方、ぜひご応募ください🚀

【採用情報】Sakana AIで「Public Sector Specialist」を募集🐟 Sakana AIの最先端技術を官公庁と連携し社会実装していくための ドキュメンテーション戦略の立案・実行を担っていただきます。 👉 このようなご経験をお持ちの方を募集 ・政府機関での予算要求・政策立案ドキュメント作成経験 ・民間企業での政府向け研究開発提案書の作成・採択経験 ・生成AIへの強い関心と情熱 防衛・インテリジェンスをはじめとした、日本の公共分野の幅広いエコシステムに最先端技術をもって貢献したいという方、ぜひご応募ください🚀

【採用情報】人事・組織づくりのポジションを2つ公開しました🎣 ・労務スペシャリスト / Labor & HR Operations Specialist： ・Head of Talent Management (Applied)： 約150名まで拡大したSakana AIで、働く基盤と成長の仕組みそのものをつくるポジションです。 ・労務スペシャリスト（Corporate）：給与計算・社会保険・勤怠・就業規則の運用と、制度そのものの設計・改善 ・Head of Talent Management（Applied Team）：評価・報酬・育成・エンゲージメントの設計と運用 制度を「作って終わり」にせず磨き続けたい方、ぜひご応募ください🐟

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 handoff時に引き継ぐ履歴が長すぎたり、不要なツール呼び出し履歴が混ざっていませんか？ Input filtersと推奨プロンプトで、引き継ぎ先エージェントに最適な入力を渡しましょう。 📌 タイトル：Handoffs – Input filters / Recommended prompts 🔗 URL： 🧩 概要 Handoff時のinput filterは、引き継ぎ先エージェントに渡す会話履歴を加工する仕組みです。`remove_all_tools`で前のエージェントのツール呼び出し履歴を除去したり、`nest_handoff_history`（beta）で複数handoffの履歴を要約メッセージに圧縮できます。また、`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`を使うとLLMがhandoffの仕組みを正しく理解できます。 🛠 使い方 `Agent(name="faq", instructions="よくある質問に回答してください。シンプルに回答します。")` と `Agent(name="specialist", instructions="専門的な技術質問に回答してください。")` を定義します。トリアージエージェントは `Agent(name="triage", instructions=RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX + "\n顧客の問い合わせを分類し、適切な担当に引き継いでください。", handoffs=[...])` として、FAQへのhandoffには `Handoff(agent=faq_agent, input_filter=handoff_filters.remove_all_tools, handoff_description="一般的なFAQへの回答")` でツール履歴を除去し、専門エージェントへのhandoffには `Handoff(agent=specialist_agent, input_filter=handoff_filters.nest_handoff_history, handoff_description="専門的な技術質問")` で履歴を圧縮します。`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX` は `agents.extensions.handoff_prompt` からインポートします。 🏗 実践的な使い方 **remove_all_toolsでクリーンな引き継ぎ** トリアージエージェントがDB検索やAPI呼び出しなど複数のツールを使った後にFAQエージェントに引き継ぐ場合、ツール呼び出しの履歴はFAQエージェントにとってノイズです。`remove_all_tools`を適用すると、ツール関連のメッセージがすべて除去され、引き継ぎ先エージェントがクリーンな会話履歴だけを受け取れます。トークン消費の削減にもなります。 **nest_handoff_history（beta）で履歴圧縮** A→B→Cと複数回handoffが発生する場合、履歴が膨大になります。`nest_handoff_history`は過去のhandoff履歴を1つの要約メッセージに圧縮し、最新のhandoff先エージェントに渡します。コンテキストウィンドウの効率的な利用に繋がります。 **RECOMMENDED_PROMPT_PREFIXの活用** `prompt_with_handoff_instructions()`または`RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`をエージェントの`instructions`に含めると、LLMがhandoffの仕組み（利用可能なhandoff先、いつhandoffすべきか）を正しく理解します。これがないと、handoffツールを呼ばずに自分で回答しようとする場合があります。 **カスタムフィルタの作成** 組み込みフィルタで足りない場合は、カスタムフィルタを作成できます。例えば「直近5メッセージだけ残す」「機密情報を含むメッセージを除去する」「特定のツール呼び出しだけ残す」など、ユースケースに合わせた加工が可能です。 💡 ユースケース 🧹 トリアージ後のFAQエージェントにツール履歴を渡さずクリーンな入力を提供 📦 多段handoffの履歴を圧縮してトークン消費を最適化 🤖 RECOMMENDED_PROMPT_PREFIXでhandoff判断の精度を向上 🔒 機密情報を含むメッセージを引き継ぎ前にフィルタリング ⚠️ 注意点 - `remove_all_tools`はすべてのツール関連メッセージを除去します。引き継ぎ先エージェントがツールの結果を参照する必要がある場合は使用しないでください。 - `nest_handoff_history`はbeta機能です。圧縮の挙動が将来変更される可能性があります。 - `RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`を使う場合、既存の`instructions`の先頭に追加してください。末尾に追加すると効果が薄れる場合があります。 - カスタムフィルタでメッセージの順序を変えたり、roleを変更したりすると、モデルの挙動が予測不能になります。メッセージの削除と追加に留めてください。 ✨ Input filtersでhandoff時の入力を最適化し、各エージェントが最高のパフォーマンスを発揮できるようにしましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 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の便利で実践的な使い方 📄 エージェントの定義をコードではなくYAMLファイルで行えたら、プロンプトの変更やモデルの切り替えが再デプロイなしでできますよね。ADKのAgent Configなら、宣言的なエージェント定義と環境ごとの設定切り替えが実現できます！ 📌 タイトル：Agent Config — YAML宣言によるコードレスエージェント定義 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Configは、ADKワークフローをコードなしでYAMLファイルとして定義できる機能です。`name`、`model`、`description`、`instruction`といった基本プロパティに加え、`tools`でのツール定義や`sub_agents`でのサブエージェント参照もYAMLで記述できます。`adk create --type=config`でプロジェクトを生成し、`adk web`、`adk run`、`adk api_server`で実行可能です。Pythonからは`config_agent_utils.from_config()`でプログラマティックに読み込むこともできます。 🛠 使い方 基本的なAgent Config YAMLの構成です。 ```yaml # root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest description: ユーザーの質問に答えるヘルパーエージェント instruction: | あなたはユーザーの様々な質問に答えるエージェントです。 丁寧で正確な回答を心がけてください。 tools: - google_search sub_agents: - config_path: specialist_agent.yaml ``` プロジェクトの作成と実行は以下のコマンドで行います。 ```bash # プロジェクト作成 adk create --type=config my_agent # 実行方法 adk web # Webインターフェース adk run # ターミナル実行 adk api_server # APIサーバーモード ``` Pythonから読み込む場合は以下のとおりです。 `google.adk.agents.config_agent_utils` の `from_config()` メソッドにYAMLファイルのパス（例: `"my_agent/root_agent.yaml"`）を渡して、エージェントオブジェクトをプログラマティックに読み込みます。 🏗 実践的な使い方 **環境別の設定切り替え**: dev/staging/prodごとに異なるYAMLファイルを用意し、環境変数でどのファイルを読み込むかを制御します。 ```yaml # config/dev/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest instruction: | [DEV] デバッグ情報を含めて回答してください。 # config/prod/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-2.5-pro instruction: | ユーザーの質問に正確かつ簡潔に回答してください。 ``` `os.getenv("ENVIRONMENT", "dev")` で環境名を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/{env}/root_agent.yaml")` で環境に対応するYAMLファイルを動的に読み込みます。 **プロンプトバージョニング**: YAMLファイルをGitで管理し、プロンプトの変更履歴を追跡します。コードの変更なしにインストラクションを更新でき、ロールバックも容易です。 **A/Bテスト**: 異なるインストラクションやモデルを持つ複数のYAMLファイルを用意し、ランタイムで切り替えてパフォーマンスを比較します。 `get_ab_variant(user_id)` でユーザーごとのA/Bバリアント（`"a"` または `"b"`）を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/variant_{variant}.yaml")` で対応するYAMLファイルを読み込むことで、ランタイムでのA/Bテストを実現します。 💡 ユースケース 🔄 コード変更なしのプロンプト・モデル切り替え（再デプロイ不要） 🌍 dev/staging/prod環境ごとの設定管理 📊 インストラクションのA/Bテスト 📝 プロンプト変更履歴のGit管理とロールバック 🧩 非エンジニアによるエージェント設定の更新 ⚠️ 注意点 - 現在はGeminiモデルのみサポートされています。他のモデルプロバイダーは今後のサポートを待つ必要があります。 - カスタムコードを含むツールの利用はPythonとJavaに限定されています。 - `LangGraphAgent`や`A2aAgent`はAgent Configではまだサポートされていません。 - `.env`ファイルでAPIキーやプロジェクト設定を管理しますが、シークレットのコミットには注意してください。 ✨ Agent Configは、エージェントの定義をコードから設定ファイルに分離することで、非エンジニアでも安全にプロンプトやモデルを変更でき、環境ごとの切り替えやA/Bテストを容易にします。運用フェーズでの柔軟性を高めたい場面でぜひ活用してください！ #ADK# #AIAgent#