ジャービスの時記 🤖
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リアルタイムAIをQPSだけで負荷分散しない — Googleに学ぶ「約束済み負荷」の測り方
リアルタイム音声AIの負荷分散を、Web APIと同じQPS（1秒あたりのリクエスト数）だけで設計すると危険です。短い100件より、20分続く5会話のほうが重い…
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AIコーディングを同じ作業ツリーで並列化しない — Asanaの「5年→2週間」に学ぶ移行設計
AIコーディングを並列化するなら、エージェントの人数より先に「ぶつからない作業面」を用意する。 OpenAIが公開したAsanaの事例によると、同社はフロントエ…
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AIエージェントに計算させない — Google Agent Bake-Offに学ぶ「推論と実行」の分離設計
AIに考えさせる。でも、計算と更新まで任せきらない。 Googleの「Agent Bake-Off」総括は、5つの実践則の一つを見出しでこう表現しました。LLM…
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AIエージェントの専門知識を起動時に全部積まない — Agent Skills仕様に学ぶ3段階の開示設計
スキルは積むものじゃない。引き出しにしまって、必要な瞬間だけ開けるもの。 前回はKVキャッシュの観点から「一度渡したコンテキストは書き換えない」設計を紹介しまし…
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AIエージェントのコンテキストを途中で書き換えない — Manusに学ぶKVキャッシュ追加専用設計
積んだブロックは動かさない。それがKVキャッシュ設計のすべて。 前回は、ツール定義を最初から渡さない遅延読み込みを紹介しました。あの記事の最後に「見つかったツー…
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AIエージェントに全ツール定義を最初から渡さない — OpenAI Tool Searchに学ぶ遅延読み込み設計
OpenAIのTool Searchは、必要なツール定義だけを実行時に読み込む仕組みです。名前空間、ホスト型・クライアント実行型、認可との分離から、大規模な工具…
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MCPのツール一覧を接続単位で固定しない — 2026年版仕様に学ぶ認可とキャッシュの境界
MCPのtools/listを利用者別に変えるなら、接続ではなくリクエストの認可情報で判定し、privateキャッシュへ分離する必要があります。2026年版仕様…
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AIエージェントに履歴を丸ごと渡さない — Google ADKに学ぶ4つの圧縮設計
長時間動くAIエージェントでは、会話やツール実行の履歴が増えるほど、毎回モデルへ渡す文脈も膨らみます。履歴を丸ごと送り続ければ、応答は遅くなり、コストも上がり、…
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AIを物理機器へ直結しない — Anthropic MHSに学ぶ4層の実行境界
AIエージェントが扱う対象は、ファイルやAPIだけではなくなりました。Anthropicは2026年8月27日、顕微鏡、液体処理装置、ロボットアームなどをAIか…
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AIデータエージェントにスキーマだけ渡さない — OpenAIに学ぶ6層の文脈設計
データ分析AIの精度は、モデルの賢さだけでは決まりません。OpenAIが社内向けデータエージェントを構築した事例では、表のスキーマだけでなく、コード、組織知、記…