Sakana Namazuが @Vercel AI Gateway に登場しました！ 新しい「Sakana Chat」に搭載されている最新モデルです。日本語やビジネス文脈に特化したNamazuの高度な推論能力を、Vercel AI SDKを通じて、皆さんのWebアプリケーションへシームレスに統合していただけます。 🐟

superportlessというCLIを最近作っています🎉 vercel/portlessはサブドメイン方式なので利用側でCORS設定の変更等が必要になります。 superportlessは複数worktreeのウェブアプリにこれまでと同じhostとportで透過的に接続できるため、アプリ側の変更は必要ありません！

Muse Spark 1.2とMuse Code、色々試したが「お前に渡す権限はねぇ！」と突っぱねられてしまったので、Vercel AI Gatewayでチマチマいじっている感じ…… でもMuse Spark 1.2はMuse Code向けに最適化せれてるからMuse Codeが使えないと性能比較できない…… ぐぬぬぬ………

muse-spark-1.2-contributor、ベンチマークがかなり良くて値段がDeepSeekだったからModel APIで試そうとしたんだけど、どうやら米国限定だったっぽい... でもVercel AI Gatewayで使えることを発見し狂喜乱舞中です

リブ・コンサルティング様のYouTube「AIジダイ」に弊社AI Ops Managerの荒木が登壇しました！ ・商談準備は3時間が5分に！ ・営業の立ち上がりは半分に！ ・Webページ制作は10日が1日に！ AIを具体的にどうやって現場に定着させたか、初めて本格的に話しています💪 ぜひご覧ください！🎥 <要点> １） 商談準備は3時間から5分になりました。 最初はDeep Researchに会社調査をさせていましたが、20ページのレポートは読まれませんでした。 トップ営業の思考をヒアリングして要素に割り、20体のエージェントに1つずつ調べさせて集約する形に変えたら、やっと使われるようになりました。 ２） 営業のロープレもAIで自作しました。 先輩やマネージャーの時間を使わずに無限に練習できるので、立ち上がりが大体半分になりました。 時間をかけたのはツールではなく、「どうなったら合格か」の言語化です。 ３） Webページは社内のものを全部Vercelに移して、GitHubで管理するようにしました。 10日かかっていたページが1日で終わるようになりました。 効率化して余裕ができたから、前からやりたかったことに高度化に着手することができました！ ４） 組織への広げ方ですが、個人の活用が浸透しきる前に、組織で解こうとしても入りません。 「これチームで共有した方がよくない？」に自分でぶち当たる人が半分を超えて、やっと組織の話になります。 一気にやろうとして失敗した話もしています。 ５） AI推進は、実はAIがあまり関係ないです。 「課題を見つけて設計する。理想と現実のギャップを言語化する」 これをやっていない会社は、うまくいかないです！ 続きは動画をご覧ください！

🤔 「AIエージェントを作るのは難しくない。でも、本番で動かし続けるのは別の話だ。」──エージェント開発者なら、誰もがこの壁に当たったはずです。 Why Managed Agents Are the Next Big Thing in Agent Building 2022年末にLangChainが登場してから、エージェント開発は急速に進化してきました。初期のAutoGPTの熱狂から、LangGraphやGoogle ADKによる精緻なフレームワークの時代へ。そして2025年に入ると、モデルの能力が臨界点を超え、「ツールを呼び出しながら自律的にループするLLM」という基本形が現実のものとなりました。Claude Code、Deep Agentsといった専用ハーネスの登場は、その完成形への一歩でした。 🌊 しかし、ここで大きな問題が浮かび上がります。エージェントを本番環境で"動かし続ける"ためには、LLMの賢さだけでは足りないのです。信頼性のある実行環境をどう構築するか。失敗したエージェントをどう再開させるか。コードをどう安全に実行させるか。ユーザーへのUXをどう設計するか──開発者はモデルとは全く別の、インフラの泥沼と格闘してきました。 LangChainの創業者 Harrison Chase はこの1年間の学びを結晶化し、「マネージドエージェント」というコンセプトを提唱します。本番エージェントに必要なのは、ビジネスロジック・ハーネス・インフラの3層だと整理し、そのうちインフラ層をまるごと引き受けるのがManaged Deep Agentsです。ランタイム管理、イベントストリーミング、サンドボックス、メモリ、認証、評価ツール──かつては自前で構築するしかなかったすべてが、プラットフォームとして提供されます。Anthropicの「Claude Managed Agents」やVercelの「Eve」も同様の方向へ向かっており、エコシステム全体がインフラの民主化という潮流に入りつつあります。 エージェント開発者がビジネスロジックだけに集中できる時代が、ようやく到来しようとしています。 #AIエージェント# #LangChain#

🧩 「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#

【10月31日(木)のハロウィンオフ会】 18:00~22:30 📍池袋Bar Vermelho ゲスト: @ririatte as Lilith 🦇🐰私はモリガン🦇〜バニー👯衣装のヴァンパイアーは中々見れないぞー！是非会いに来て下さい！！！ ⚠️予約必要⚠️ ⭕️コスプレに来てもOKです！！！