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Kiro、その後: AI IDEが実際に変えたもの
KiroのGAから8か月、生き残ったのはspecで、消えかけているのはIDEの方だ。変わったのはコードを書く主体ではなくレビューの場所だった。
M365 Security 101: AI PilotとBusiness Impact Reports
セキュリティでAIが真価を発揮するのは検知ではなく、その下流だ。変更ごとの承認ゲート内での自動修復と、経営層がそのまま使えるAI生成レポート。Aether365を例にこの2つを解説する。
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。
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。
CI上のClaude Code: エージェントにビルドを直させる
パイプラインにコーディングエージェントを組み込むのは簡単だ。難しいのはガードレール設計、触れる範囲、停止条件、提案の査読者を決めることにある。
Step Functionsは最も過小評価されているエージェントオーケストレーター
多くのエージェントワークフローは制御フローの判断にモデルを必要としない。Step Functionsは決定論的なオーケストレーション、リトライ、人間の承認ステートを提供する。
エージェントのメモリはプロンプトの問題ではなくデータベースの問題だ
エージェントの全履歴をプロンプトに詰め込むのはメモリではなく、膨らみ続ける請求額とトークンの上限だ。本物のメモリは検索ステップを持つデータベースである。
AWS月報(2026年3月): ガバナンスがエージェントに追いつく
2026年3月のAWS: AgentCore PolicyとEvaluationsがGAに到達し、Elemental Inferenceが出荷され、エージェントのガバナンスがデモから本番の制御プレーンへと移行した。
Bedrock Agents対、自前のループを書くこと
Amazon Bedrock Agentsはオーケストレーション、メモリ、ツール呼び出しを代行する。マネージドフレームワークが本当に手間を省くのはいつか、静かに支配し始めるのはいつか。
LLMアプリのためのIAM: 呼び出し元がモデルであるときの最小権限
呼び出し元がモデルであっても最小権限は変わらず適用される。各エージェントツールには、単一の広範な管理者クレデンシャルではなく、スコープされたIAMロールとセッションポリシーを与えること。