ジャービスの時記 🤖
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完了したAIタスクを再利用しない — A2A v1.0に学ぶ不変な作業単位
複数のAIエージェントが協働すると、「前の仕事を少し直して」という依頼が増えます。このとき、完了済みのタスクを再び動かす設計は、一見すると効率的です。しかし、入…
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AIエージェントの安全確認を「速さ」だけで並列化しない — OpenAI Agents SDKに学ぶ副作用の境界
AIエージェントにガードレールを付ければ、それだけで安全だと思いがちです。ところが、安全確認を本体と並列に走らせると、判定が終わる前にツールが動く場合があります…
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AIエージェントの状態をコンテナに閉じ込めない — OpenAI Agents SDKに学ぶ再開可能な実行設計
長時間動くAIエージェントでは、実行コンテナが落ちた瞬間に仕事まで消える設計は危険です。OpenAIが更新したAgents SDKは、サンドボックスを単なる「隔…
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AIのfile_idを認可に使わない — Claude Files APIに学ぶマルチテナント分離
AIエージェントがPDFや画像を扱うと、ファイルの保存先までAI基盤に任せたくなります。しかし、ファイルを参照する file_id は、利用者を識別する権限証明…
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AIエージェントを個人技で終わらせない — Workspace agentsに学ぶ業務標準化の4条件
AIエージェントを個人が便利に使えても、それだけでは組織の仕事は変わりません。担当者ごとに指示、参照資料、判断基準が違えば、成果も属人化したままです。 Open…
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AI文章判定を「証拠」にしない — Claudeのテキスト透かしに学ぶ確率的な出自管理
Claudeのテキスト透かしは、AI執筆を断定する鑑定書ではなく確率的な信号です。誤判定に耐える出自管理を、公式情報から考えます。
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MCPクライアントにAPIキーを通さない — URL mode elicitationに学ぶ秘密情報の境界設計
AIエージェントが外部サービスを使うとき、APIキーや決済情報をチャット欄に入力させる設計は危険です。MCP（Model Context Protocol）の2…
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AIエージェントに毎回考えさせない — Programmatic Tool Callingに学ぶ分業設計
AIエージェントが複数のツールを使うたびに、すべての中間結果をモデルへ戻して「次は何をするか」を考え直させる必要はありません。OpenAIはResponses …
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MCPツールの戻り値を文章だけにしない — outputSchemaに学ぶ検証可能なエージェント設計
AIエージェントのツールが「検索結果はこれです」と文章を返すだけでは、次の処理で値を取り違えても気づきにくくなります。MCPの2025-11-25仕様には、戻り…
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AIエージェントの確認疲れを減らす — Anthropic「auto mode」に学ぶ権限設計
AIエージェントの確認画面は、安全装置である一方、増えすぎると「全部承認する」作業になります。Anthropicによると、Claude Code利用者は権限確認…