#本番運用

AI Agents

Amazon Bedrock AgentCoreで実現する「静かな劣化」を見逃さないAIエージェント評価基盤

AWSが発表したAmazon Bedrock AgentCore上の9段階評価フレームワークを取り上げ、AIエージェントが陥りがちな『レイテンシは正常なのに回答品質だけが劣化する』問題への対策と、KusaBase編集部独自の視点を解説します。

Development

OpenAIが公開した「GPT-6ファミリー実践ガイド」を読み解く—推論強度調整とツール連携の勘所

OpenAIが公式に公開した実践ガイドでは、スタートアップがGPT-6系モデルを選定し、推論強度（reasoning effort）を調整し、プロンプトとスキルを改善し、ツール連携を最適化して本番運用に備える方法が解説されている。KusaBase編集部が開発現場への実務的インパクトを考察する。

AI Agents

Abnormal AIがAmazon Bedrock AgentCoreを採用、10億通規模のメール脅威検知をエージェント化

Abnormal AIがAmazon Bedrock AgentCoreのCode Interpreterを一時的な計算用スクラッチパッドとして活用し、リアルタイムのメール脅威検知エージェントを大規模運用している事例を解説。サンドボックス設計の意思決定や本番運用の実践知見も紹介する。

AI Agents

AIエージェントの「自己反省」機能とは？Reflection Patternが本番運用の信頼性を変える

n8nが紹介するReflection Patternは、LLMが自らの出力を批評・修正する自己反省ループを本番環境に組み込む実践的手法。品質ゲート・ROI・安全制御を備えたこのパターンが、AIエージェントの信頼性向上にどう寄与するのかを解説する。

AI Agents

n8nが説く「AIエージェント可観測性」とは何か——本番運用で見えなくなる問題にどう向き合うか

n8nが公開したAIエージェントのObservability（可観測性）に関するガイドを題材に、なぜ本番運用中のエージェントが「ブラックボックス化」するのか、その対策と開発者が今から備えるべき視点をKusaBase編集部が考察します。