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17 / 200AI 开发实战教程，从零到一构建你的 AI 应用。
すべて200
入門32
中級92
上級76
すべて
プロンプトエンジニアリング12
RAG検索拡張17
エージェント開発34
モデル微調整21
デプロイと運用25
AIアプリ開発40
DeepSeek API16
マルチモーダル開発6
AIセキュリティ6
モデル推論3
検索システム1
RAG検索1
モデルアーキテクチャ3
API開発1
エージェント開発10
モデルデプロイ1
マルチモーダル1
モデル評価2
チュートリアル
日付
Plugin ライフサイクルとホットリロード：Fiber 状態機械・ネスト Plugin・dispose
エージェント開発
上級
Plugin のロードからアンロードまで：Fiber 状態機械の遷移、ネスト Plugin の親子関係と分離、ホットリロード時の旧インスタンス停止、dispose が扱うリソースを解説。
マルチエージェント通信プロトコルの設計
エージェント開発
上級
複数のAIエージェントが協調して作業する必要がある場合、通信プロトコルはそれらを接続する重要な架け橋です。この記事では、マルチエージェント通信プロトコルの設計原則、メッセージ形式、ルーティング戦略、一貫性保証について深く掘り下げます。
DeepSeek Harness プラグインのDI・Effects・Serviceモデル
エージェント開発
上級
dshプラグインカーネルの三大機構を解説。injectによる宣言的依存と準備タイミング、ctx.effectの自動追跡と逆順クリーンアップ、Serviceの登録と消費。依存環・オプション依存・サービス置換の実践手法とデバッグ手段を紹介。
マルチエージェント協調パターン実践：オーケストレーションから自律へ
エージェント開発
上級
単一エージェントの能力には限界があり、マルチエージェント協調は複雑なタスクを解き放つ鍵です。この記事では実践から始め、Supervisor、GroupChat、Sequentialなどの主流の協調モードを比較し、実行可能なコード実装を提供します。
DeepSeek Harnessでツール定義：Schema・承認・パイプライン
エージェント開発
上級
ctxでツールを登録しモデルに確実に呼び出させる方法：パラメータschema、承認フック、戻り値、dshツールパイプラインの固定順序を解説。
マルチエージェント協調：AIチームの構築
エージェント開発
上級
単一のAgentには限界があり、マルチAgentの協調により、より複雑な問題を解決できます。この記事では、マルチAgentシステムの設計パターン、通信メカニズム、実際の応用事例を解説し、協調して働くAIチームを構築する方法を教えます。
エージェント記憶システムの設計
エージェント開発
上級
メモリは、エージェントを一度きりのツールから長期的なインテリジェントパートナーへと変える鍵です。この記事では、短期/長期メモリ、RAG拡張メモリ、ハイブリッド検索戦略を網羅し、エージェントメモリシステムのアーキテクチャ設計を深く分析します。
Agent プロトコルの全体像：MCP・A2A・AG-UI の責務境界と相互運用
エージェント開発
上級
3 つの Agent プロトコルは、それぞれ別の問いに答えます。MCP はツールとコンテキストの接続を標準化し、A2A は Agent 間の発見と委任を担い、AG-UI は実行中の Agent の状態をフロントエンドへストリーミングします。A2A のリモート Agent を MCP ツールとしてラップする実装例を示しながら、能力ネゴシエーション、バージョン互換、エラー意味の不一致、キャンセルといった実際に踏みがちな問題も整理します。
エージェント記憶システム設計：短期・長期・ツール記憶
エージェント開発
上級
メモリはエージェント知能の基盤です。本記事では、作業記憶、エピソード記憶、意味記憶、ツール記憶の4層モデルを解説し、圧縮、検索、書き込み、忘却戦略を説明します。DeepSeek APIを使用して、ベクトルメモリとリフレクションを備えた完全なエージェント記憶サブシステムを実装します。
DeepSeek HarnessのCapability SeamでAgent拡張を自作する
エージェント開発
上級
dshのCapability SeamでAgentを拡張する方法を解説。definer・provider・consumerの役割、3層イベントによるAgentループへの組み込み、自作能力の実装手順まで網羅します。
マルチエージェント協調：スキルチェーンでAIチームを構築
エージェント開発
上級
単一のAIの能力には限界がありますが、複数のAIロールの協力により複雑な問題を解決できます。この記事では、スキルチェーンを使用して複数のAgentを編成し、プランナー→実行役→レビュー役の協力チームを構築する方法を説明します。
長時間タスク型Agentの設計:タスクグラフ永続化・再開実行・コスト制御
エージェント開発
上級
Agentが数時間連続で作業するとき、律速はモデルが長く思考できることではなく、状態がプロセス再起動を越えて残るかどうかです。タスクグラフの永続化から、副作用密度で決めるチェックポイント粒度、冪等性と意図ログ、リリースによる再実行防止、要件変更時の前提フィンガープリントと無効化の伝播、コンテキスト圧縮とメモリの外部化、目標ドリフトと自己ループの検出と修復、コスト密度ゲートと人間のチェックポイントまでを扱います。
Agent の信頼性設計：タイムアウト・リトライ・冪等性・障害隔離
エージェント開発
上級
Agent は本当に失敗する分散システムとして設計します。本文は、実行全体の時間予算をレイヤごとにリセットせずコンテキストとして下流へ継承すること、リトライの前提が冪等性である理由、冪等キーを試行ではなく意図に紐づけること、送信や課金などの不可逆な副作用を Saga 台帳と補償トランザクションで守る方法、収束しないループの症状とフィンガープリント遮断、多数の同時呼び出しでのバルクヘッド、そして混沌実験の不変条件アサーションで機構が本当に効いていることを証明するまでを扱います。
実践：最初のAgent Loopアプリケーションを構築
エージェント開発
上級
理論から実践まで、この記事ではDeepSeek APIを使用して完全なAgent Loopアプリケーションを構築する方法を段階的に説明します。要件分析、タスク計画、段階的実行、結果検証の完全なプロセスを含みます。
ReActエージェントの深い実装
エージェント開発
上級
ReAct（推論+行動）は、エージェント開発における最も古典的なパラダイムの1つです。この記事では、プロンプトエンジニアリング、ツール管理、エラーリカバリを含む、本番環境向けReActエージェントの構築方法を原理から実装まで深く解説します。
エージェント状態機械とフォールトトレラントオーケストレーション：信頼性の高いエージェントの構築
エージェント開発
上級
実際のビジネスでは、エージェントは失敗します：ツールのタイムアウト、コンテキストのオーバーフロー、ループのデッドロック。本記事では、有限状態機械を使用してエージェントのライフサイクルをモデル化し、タイムアウトのサーキットブレーカー、リトライ補償、セッションリカバリなどのフォールトトレラントなオーケストレーションの完全な実装について説明します。
DeepSeek Harness プラグインのスコープ分離とイベントシステム
エージェント開発
上級
dsh の scope セマンティクスとイベントバスを解説。自動分離される登録、サービスかイベントかの選択、命名と payload 規約、リスナーリークや重複登録の調査、テスト代替と段階的置換の実践まで。
