AgnoでAIエージェントを作る — GeminiとビルトインツールでPythonエージェントを実際に動かした
phidataからリブランドされたAgno v2.6.17をサンドボックスで検証。Calculator・Wikipedia・構造化出力・マルチエージェントチームまで実際の実行ログと共に記録。output_schema vs output_model の混同、非推奨モデルID、Team API変更点など実際に遭遇したトラップも正直に残す。
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18件の記事
Ollama構造化出力実践ガイド — PydanticでローカルLLMのレスポンスを型安全に受け取る方法
Ollama 0.3+のJSONスキーマ強制モードとPydanticを組み合わせ、ローカルLLMのレスポンスを型安全にパースする実践ガイド。 直接測定した結果、構造化出力は通常テキストより6倍速く、パース成功率もほぼ100%。
sentence-transformersでRAG埋め込みを直接実験 — 韓国語クエリで精度が67%落ちる理由
all-MiniLM-L6-v2をローカルで動かし、コサイン類似度・ミニRAG・多言語モデル比較まで直接測定した。英語最適化の 埋め込みモデルで韓国語RAGを構築すると精度が67%低下するという実測結果と解決策を共有する。
LlamaIndex vs LangChain vs Haystack — 2026年RAGフレームワーク実践比較
LlamaIndex 0.14、LangChain 1.3、Haystack 2.30を実際にインストール・テストした。langchain-community deprecation警告、コード複雑度測定、InMemory検索の実行結果を含む実測比較ガイド。
Ollama + FastAPIでローカルLLM APIサーバーを作る — 開発からDockerデプロイまで完全ガイド
Ollama REST APIをFastAPIでラッピングし、SSEストリーミング・ヘルスチェック・Docker Composeデプロイを備えたプロダクション用ローカルLLMサーバーを段階的に構築する実践ガイド。Llama 3.2やMistralなど複数モデルの実行ログとAPIテスト例も掲載しています。
AutoGen 0.7.x マルチエージェント実践 — AssistantAgent·GraphFlow一から構築
AutoGen 0.7.xの新APIでマルチエージェントシステムを一から実装する実践ガイド。RoundRobinGroupChat、SelectorGroupChat、GraphFlow、FunctionToolを実際にコードで動かしながら0.2.xとの違いを比較する。
Claude Agent SDK サブエージェント・オーケストレーション実践ガイド — マルチエージェント並列処理を完全制覇
claude-agent-sdk 0.2.82を実際にインストールしてAgentDefinition構造とサブエージェント並列実行パターンを検証した。オーケストレーターが3つのサブエージェントを同時にスポーンし、TaskBudgetでコストを制御する全体フローをPythonコードとともに詳しく解説する。
Claude Agent SDK 実践ガイド — Tool UseでAIエージェントが実際に行動するようにする方法
anthropic 0.101.0 SDKを直接インストールしてtool_useエージェンティックループを実装した。JSONスキーマツール定義から複数ツール呼び出し、エラーハンドリング、ストリーミング、コスト最適化まで — チャットボットとエージェントを分けるコアパターンを段階的な実践コードで解説する。
FastMCP 3.xでPython MCPサーバーを30分で作る — @toolデコレーターひとつで十分だ
FastMCP 3.2.4を実際にインストールして、@mcp.tool()・@mcp.resource()・@mcp.prompt()デコレーターで動くMCPサーバーを構築した。Claude DesktopとCursorが呼び出せるAIツールサーバーをPython30行で実装する実践ガイド。
FastAPI + Claude API ストリーミングバックエンド — SSE・リトライ・エラー復旧 実践ガイド
FastAPIとAnthropic SDKでプロダクションレベルのストリーミングAIバックエンドを構築する完全ガイド。SSEストリーミングエンドポイント実装、レートリミット指数バックオフリトライ、エラー分類戦略、トークンストリーミング最適化、Dockerコンテナデプロイをステップごとにコード例付きで解説します。
Anthropic SDK vs OpenAI SDK 開発者体験比較 — 型安全性・エラー処理・ストリーミングパターンを実測
anthropic 0.100.0とopenai 2.36.0をサンドボックスで実際にインストールして比較。型数408 vs 230、エラー階層、ストリーミング実装、ツール呼び出しフォーマット、SDK固有機能をコードレベルで分析した実践的比較ガイド。
uvでAI開発環境を構築する — Claude SDKプロジェクトを0.87秒で始める方法
RustベースのPythonパッケージマネージャーuv 0.11でanthropicやopenaiなどのAI SDK開発環境を設定する完全実践ガイド。pip比100倍以上の高速インストール、再現性の高い環境管理、Claude SDKプロジェクトの初期化まで実ログで丁寧に解説します。
Anthropic Files API 実践ガイド — PDF再アップロードなしでドキュメントを一括分析する
Anthropic Files APIでPDF・画像を一度アップロードし複数のAPIリクエストで再利用する実践ガイド。Python SDKバッチ 分析コード、プロンプトキャッシュとのコスト比較、file_idライフサイクル管理を詳しく解説。
PydanticAI実践チュートリアル — FastAPI感覚で型安全なAIエージェントを作る方法
PydanticAI 1.88.0を実際にインストールし、TestModel、output_type、@agent.tool、マルチプロバイダー切り替えを直接テストした結果です。result_type→output_type変更のような実際の罠とFunctionModelテスト戦略も含みます。
Python AIエージェントライブラリ比較 — Pydantic·Instructor·Smolagents
Pydantic AI、Instructor、Smolagentsを実際のベンチマークコードで比較。構造化出力、エージェントアーキテクチャ、プロダクション準備度、コスト効率の4軸でどのプロジェクトに何を使うべきか明確な判断基準を提示します。
MCPサーバーを自分で作る — Streamable HTTPトランスポートで実際のAIツールを実装する
Python FastMCPでMCPサーバーをゼロから構築する実践チュートリアル。Streamable HTTPトランスポートの設定、ツール実装、Claude Code連携まで実際に試した経験をまとめました。
LiteLLMサプライチェーン攻撃 — AIインフラ依存関係のセキュリティ死角
PyPIで発生したLiteLLMサプライチェーン攻撃を深く分析します。AIツールチェーンの依存関係脆弱性と悪意あるパッケージ検出方法、 サプライチェーンセキュリティ強化戦略、エンジニアリングチームが即日実務に適用できる具体的な防御手順とセキュリティチェックリストを提供します。
Google Gemini File SearchでRAGシステムを5分で構築する
2025年11月発表のGemini File Search Toolを使い、複雑なRAGパイプラインなしでドキュメント検索とQ&Aシステムを構築する実践ガイド。フルマネージドRAGで開発時間を劇的に短縮。