プラットフォーム・基盤
LLMゲートウェイ・VPC・SSO/SCIM・AI FinOps・Bedrock/Vertex など、エージェント運用基盤とインフラ構成を扱う技術記事の一覧です。
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。
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。
中小企業のエージェント基盤選定——マネージドかセルフホストか
月1億トークン未満の中小企業にはマネージドが有利。Bedrock AgentCore・Vertex AI・Dify（OSS）を5軸で比較し、最初に選ぶべきエージェント基盤を示します。
LLM APIレート制限の対処設計——中小企業向け実装パターン
AnthropicのAPIにはTier別のTPM/RPM上限があり、超過するとHTTP 429が返る。中小企業が本番環境でLLMレート制限に対処するための指数バックオフ・優先キュー・バッチの3実装パターンを解説する。
Claude APIワークスペース設計——チーム分離・コスト管理・鍵なし認証
Claude API WorkspacesでAPIキーをチーム・環境別に分離し、Workload Identity Federationで静的キーを不要にする。2026年6月GA対応の設計パターンと実装例を解説します。
RAGエージェント向けベクトルDB選定——pgvector・Weaviate・Qdrant・Pineconeの使い分け
AIエージェントRAG基盤のベクトルDB選定を解説。pgvectorは50M以下でコスト優位、Weaviateはハイブリッド検索特化、Qdrantは高速フィルタ、Pineconeは100M+自動スケールが強みです。
AIプラットフォームエンジニアリング——内製LLM基盤の設計原則
大企業のAI基盤は個別チームの乱立から共有プラットフォームへ移行する。LLMゲートウェイ・エージェント権限管理・コスト配賦・ガードレール・開発者セルフサービスの5構成と設計原則を解説します。
VPC内LLMデプロイとデータレジデンシー——規制業種向け推論基盤設計
AWSベースのVPCエンドポイント・PrivateLinkを用いたLLM推論基盤のデータレジデンシー設計。GDPR・HIPAA・SOC2対応に求められるネットワーク分離・監査ログ・モデルサービング構成をエンタープライズ向けに解説する。
SSO/SCIMでエージェント基盤のID管理を統合する
エージェントは非人間IDとしてSCIM 2.0でプロビジョニング・デプロビジョニングを自動化できる。OktaやEntra IDとのSSO統合、IETFドラフトの新リソースタイプ、グループ同期設計を解説する。
LLM推論コスト削減——バッチ・キャッシュ・ルーティングの設計
バッチAPIで50%・プロンプトキャッシュ読み取りで90%のコスト削減を実現するLLM推論コスト最適化の設計パターン。タスク分類によるモデルルーティングと組み合わせると最大95%のコスト削減が可能です。
マルチテナント・エージェント分離設計——4層でデータ越境を防ぐ
マルチテナント環境でAIエージェントを稼働させると、RAGの検索・ツール呼び出し・ログの3経路でテナント越えが起きる。データ層・実行環境・ID管理・可観測性の4層分離設計とPool/Bridge/Siloの選択基準を解説する。
LLMトークンコストの計装と配賦——AI FinOps入門
LLM/エージェントのトークンコストはOpenTelemetry GenAI規約でスパン計装し、cost_center・teamタグで部門配賦する。FinOps for AI初期設計から最適化施策まで実装の要点を整理。
LLMゲートウェイ設計——ルーティング・レート制限・配賦を一元管理
複数チームのLLM利用をゲートウェイ1点で統制する設計を解説。モデルルーティング・チーム別レート制限・コスト配賦の設計パターンとLiteLLM・Kong AIの実装例を示します。
Vertex AI Agent BuilderとBedrock AgentCore比較——中小企業向けAIエージェント基盤の選び方
Vertex AI Agent BuilderとBedrock AgentCoreを機能・コスト・運用の3軸で比較。エンジニアが少ない中小企業がクラウドAIエージェント基盤を選ぶための実践的な判断基準を解説します。
Vertex AI Agent Engineとは？セッション管理とメモリが実現する中小企業の業務自動化
Google CloudのVertex AI Agent Engineが持つセッション管理・メモリ機能を解説。中小企業がエンジニア不在でも業務自動化エージェントを構築・維持できる理由と実践パターンを紹介。
"APIラッパー"に乗っかる危険——OpenClaw締め出し事件から学ぶAIツール選定のガバナンス
サードパーティAIラッパーへの依存が招くプラットフォームリスクをOpenClaw事件で解説。AIツール選定のガバナンス基準を具体的に提示します。