AI, LLMs, and applied ML.
Ercan ErmisによるAI、LLM、エージェント、応用機械学習に関するシニアエンジニアのフィールドノート。
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モデルは信頼せよ、バイナリは監査せよ
コーディングエージェントは端末上で最も高い権限を持つバイナリだ。Claude Codeは約3か月間、システムプロンプトに隠しフィンガープリントを仕込んでいた。バイナリは信頼でなく監査すべき理由だ。
AWS月刊(2026年6月): エージェントにフィードバックループが備わった
2026年6月のAWS。ニューヨークのSummitは本番トレースをエージェント改善に変え、セキュリティ向けContinuumを発表し、AgentCoreハーネスをGAへ進めた。
オンコールをエージェントに。第5回 チーム編:Supervisorと3人のスペシャリスト
Supervisorがトリアージ、runbook、costの各エージェントにネットワーク越しに委譲し、AgentCore Memoryが所見を束ねる。単一エージェントで足りる場合も正直に扱う。
AWSはAI生成コードのためのsandboxを構築した: Lambda MicroVMs
AWS Lambda MicroVMsは、AIのagentがモデル生成コードを実行する場所を、VMレベルで隔離して提供する。本番agentに足りなかった最後のピースはruntimeだった。
マルチエージェントシステムの本当の限界はトークン毎分である
Amazon Bedrock は Service Quotas でモデルごとのトークン毎分クォータを公開するようになった。エージェントにとって TPM こそが本当のスケーリング上限だ。429 が始まる前に計画せよ。
エストニアはAIエージェントにIDを与える。だが、それは簡単な部分にすぎない
エストニアはAIエージェントに「AI ID code」を発行する計画で、これは世界初の試みだ。だが識別子そのものは簡単な部分にすぎない。本当に難しいのは権限、委任、そして説明責任である。
Le Chaton Fat: 存在したことのない、史上最も太ったAIモデル
Le Chaton FatというAIモデルは存在しません。重みもAPIもベンチマークもなし。Mistralの猫ジョークがAIコミュニティ定番のネタになった経緯を解説します。
オンコールをエージェントに。第4回 ツールとGateway:MCP、許可リスト、read-onlyがデフォルト
ツールがAgentCore Gatewayの背後に移る。スコープを絞ったLambda、クロスアカウントのread-onlyロール、変更を許される唯一のゲート付き経路を解説する。
AIコーディングエージェントにもステージング環境が必要だ
チームはコーディングエージェントに本番環境の認証情報を渡し、それを速度と呼んだ。エージェントは判断力を欠く寄稿者であり、同じ環境の階段が必要になる。
オンコールをエージェントに。第3回 最初のエージェント:Strandsによるインシデントトリアージ
最初のエージェントが稼働開始。AgentCore Runtime上のStrandsトリアージエージェント、証拠優先のシステムプロンプト、2つのread-onlyツールとデプロイ用Terraformを解説する。
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