AIエージェントのメモリ劣化：マルチターンLLMが崩壊する理由
LLMは200K以上のマルチターンセッションで精度が39%低下します。崩壊を引き起こす3つのメカニズムと、コンテキストウィンドウの拡大では解決できない理由を解説します。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
AIエージェントのランタイム憲法：ガバナンスフレームワーク
ランタイム憲法は、トレーニング段階のアライメントでは不十分なAIエージェントのガバナンスを実行時に強制します。コンピテンスチェック、出力ゲート、4つのサブシステムでエージェントの安全性を確保する方法を解説します。
AI & Technologyあなたのエージェントは、あなたが読むより速くコードを書く
今週、5つの研究グループが同じ問題について発表しました。AIエージェントは開発者が理解できる速度を超えてコードを生成しています。負債はあなたの頭の中にあります。
AI & Technologyメタ認知AI：エージェントに自己評価を教える
多くのエージェント指示は行動のみを定義する。欠けているのは自己評価を教える層。本番運用9ヶ月・95フックから得たメタ認知フレームワーク。
AI & Technologyコンテキストエンジニアリングはアーキテクチャである：650ファイルの先に見えたもの
650ファイル、7層階層にわたるAIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング。3つの本番障害、実際のトークン予算、そしてそれらを乗り越えたシステムの記録。
AI & Technologyマルチエージェント熟議：合意こそがバグである理由
マルチエージェント熟議は、シングルエージェントシステムが見逃す失敗を検出します。そのアーキテクチャ、行き止まり、そして本当に構築する価値のあるものについて解説します。
AI & Technologyなぜ私のAIエージェントには品質哲学があるのか
私のClaude Codeエージェントは、人間のずさんな習慣をすべて機械の速度で受け継いでしまいました。そこで3つの哲学、150以上の品質ゲート、95個のフックを構築しました。何が効果的だったかをお伝えします。
AI & Technology2つのMCPサーバーがClaude CodeをiOSビルドシステムに変えた
XcodeBuildMCPとAppleのXcode MCPは、Claude CodeにiOSビルド、テスト、デバッグへの構造化アクセスを提供します。セットアップ、実例、率直な学び。
AI & TechnologyAIシアター：90%の企業が「AIを活用」しているのに、価値を生み出しているのはわずか23%である理由
McKinseyの調査によると、90%の企業がAI導入を主張していますが、パイロットを超えてスケールしているのはわずか23%です。私はこれまでのキャリアで3つのAIシアターのパターンを目撃し、自分自身もその1つを実践していました。
AI & TechnologyAIシステムの構築：RAGからエージェントへ
3,500行のエージェントシステムを86のフックとコンセンサス検証で構築しました。RAG、ファインチューニング、エージェントオーケストレーションについて学んだことを共有します。
AI & Technology複利エンジニアリング: 劣化ではなく加速するコードベース
コードベースは成長とともに遅くなるもの。私のは加速する。95のフック、44のスキル、14の設定が各機能を前回より安くする。
AI & TechnologyプロンプトエンジニアリングのためのOODAループ：5つの失敗が教えてくれたこと
5つのプロンプト失敗が教えてくれた：構造化された観察は巧みな言い回しに勝る。ボイドのOODAループは日々のプロンプトエンジニアリングに直結する。
AI & Technology外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。