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AIエージェント基盤のサービスメッシュ統合——Istio Ambient Mode・agentgateway設計指針
Istio Ambient Mode・agentgatewayを使い、AIエージェント基盤にL7トラフィック制御と観測性を確立する。KubeCon EU 2026発表の機能と設計指針を解説。
ReAct・Plan-Execute・Reflexion——エージェント推論パターンの選択基準
AIエージェントの推論パターンには逐次推論のReAct・事前計画のPlan-and-Execute・自己批評のReflexionがある。3パターンの仕組みとトレードオフを設計観点で整理し、タスク特性に合わせた選択基準を示す。
MCPサーバーの本番運用設計——デプロイ・監視・バージョン管理の基本
MCPサーバーを本番化するにはStreamable HTTP移行・YYYY-MM-DD形式バージョン管理・W3C Trace Context監視・OAuth 2.1認証の4点を整える。中小企業向けの段階的設計手順。
AIエージェントSLO設計——品質ダッシュボードの実装
AIエージェントにSLO/SLIを設定し、Langfuse・Heliconeで品質ダッシュボードを構築する具体手順。タスク完了率・ハルシネーション率・レイテンシを中小企業が低コストで計測・改善する方法を解説します。
AIエージェントSDK比較2026——LangGraph・Strands・Mastraの設計思想と選定指針
LangGraph・AWS Strands・Mastra・OpenAI Agents SDKを設計思想・状態管理・デプロイ戦略で比較。言語選択・クラウド環境・ユースケース複雑度の3軸で技術選定の判断基準を整理する2026年版ガイド。
AIエージェントのライフサイクル管理——廃止とバージョン設計
AIエージェントの4層バージョニング（ALV/PPV/MRV/TAV）と4フェーズ廃止プロセスを設計し、放置エージェント（ゾンビ）のセキュリティリスクを防ぐ方法を解説します。
AIエージェントのA/Bテスト統計設計——評価実験の信頼性確保
エージェントの非決定性はソフトウェアA/Bテストの統計設計を覆します。マッチドペア設計・ブートストラップCIでサンプルサイズを決定し、ピーキング問題を回避する逐次テスト統合まで解説します。
AIエージェント耐久実行設計——Temporal・Restate活用パターン
エージェントのクラッシュ・LLMタイムアウトを跨いで長期タスクを継続する耐久実行設計を解説。TemporalとRestateの比較、LLMコールをActivityに分離する手順、エンタープライズ本番パターンまで示します。
Claudeサーバーツール設計——Web Search・Code Executionの組み込み方
Anthropicが実行するWeb Search（$10/1,000件）・Code Executionの設計パターン。クライアント実装なしにリアルタイム検索とデータ処理をエージェントへ統合できます。
AIエージェントのカオスエンジニアリング——障害注入設計パターン
LLM APIは本番で1〜5%の確率で失敗する。10ステップのエージェントでは約18%のタスクが障害に遭遇する計算だ。カオスエンジニアリングの設計手順と実装パターンを解説する。