herdrで複数のコーディングエージェントを使い、実装の進め方を変え始めている話
LayerXの古濵氏が、herdrで複数のコーディングエージェントをplanner / worker / reviewerに役割分担させ、実装を進める体制を整え始めている。現状はレビューの往復の仲介を人間が担っているが、今後は仲介役もエージェントに任せることを検証中である。その際は、指示の書き直しや往復回数の上限を定めたスキルを用意している。
LayerXの古濵氏が、herdrで複数のコーディングエージェントをplanner / worker / reviewerに役割分担させ、実装を進める体制を整え始めている。現状はレビューの往復の仲介を人間が担っているが、今後は仲介役もエージェントに任せることを検証中である。その際は、指示の書き直しや往復回数の上限を定めたスキルを用意している。
Claude APIでcomputer use toolがベータを終了し、computer_toolset_20260801として提供された。ベータヘッダーなしで複数アクションの一括実行やズームのデフォルト有効化に対応するが、既存の連携はリクエスト形式とツール処理の変更を伴う。あわせてブラウザ操作用のbrowser_toolset_20260801が公開され、両ツールセットはClaude Opus 5などで利用できる。
Hugging Faceは2026年1月から8月のHubの動向をまとめた報告書を公開した。公開モデルリポジトリは2.43百万から2.96百万、データセットは71.1万から100万に増加した。中国勢の大規模モデル、ダウンロードといいねの乖離、Qwenの派生数151,448、AIエージェントのHub利用拡大などを論点に挙げている。
選定理由:ダウンロードといいねの乖離やQwenの派生数など、Hubの実データに基づく数値が並び、オープンモデルの現状を比較して捉えやすい。
MicrosoftはMDASHに、同社初のサイバーモデルMAI-Cyber-1-Flashを組み込んだ。タスクの最大90%を処理し、難度の高い10%にGPT-5.4を使う構成で、現行の最良構成(GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex)よりコストを50%削減する。あわせてMDASH内でエージェントのチームを提供するエージェント型セキュリティシステムPerceptionも公開した。
Microsoft Copilotを使い、コードを書かずにAIエージェントを作る5つの手順を解説するガイド。Copilot Chatの「Agents」から「New Agent」を選び、平易な言葉で内容を伝えるとエージェントの草案が生成される。課題の定義、既存エージェントの確認、ナレッジと出力形式の設定、テストと共有まで、共有受信箱の対応や週次レポート作成を例に説明している。
ABEJAのエンジニアが、AI搭載アプリ向けオープンソースフレームワークGenkitのGo SDKを試し、開発者ツールの起動、Flowの定義、LLM呼び出し、会話履歴の保持、Tool Callingの基本をまとめた。LLM呼び出しにはAzure AI Foundryのプラグインを使い、モデルはgpt-5.4-miniを指定している。Go SDKは2025年9月に安定版がリリースされている。
LayerXのAI-BPO事業チームは、開発チケット管理をNotionのCustom AgentsとExternal Agentsで構築し直した。チケット起票直後にCustom Agentsがプロダクトマネージャーの役割で起票者にヒアリングし、起票からマージまでの「あいだ」を埋めている。External AgentsでClaudeを接続すると実装観点を踏まえた質問も行われ、バグの原因特定に役立つという。Linearから戻した理由は、シート課金の負担と全社で導入済みのNotionで完結させたい点だった。
Compliance APIで、claude.ai の Web またはモバイルから開始された Cowork セッションのトランスクリプトを取得できるようになった。Claude Enterprise 組織向けのベータ版である。
LayerX の Ai Workforce 事業部は、Kubernetes + Argo CD の GitOps プレビュー環境「3A」で、半日のハッカソン用に 10 チーム分の独立した Ai Workforce 環境を用意した。環境はチームごとの CR に数行を追加し、ゴールデンイメージからデータを複製して作成され、コーディングエージェントが作成した PR を人間がレビューして適用した。筆者は kubectl や YAML をほとんど書かずに済んだとし、コーディングエージェントによって Kubernetes の運用ハードルが下がると評価している。
ABEJA の坂井氏が、Claude Code の Agent Skill と Claude Routines を使い、最新 AI 技術情報を定期収集・レポート化する AI Agent を作り直した。従来の Python 製 Agent と異なり、スキル定義のプロンプトのみで動作し、Claude サブスクリプションの枠内で実行できるため、従量課金の API token コストは不要とされる。Claude Routine は記事時点(2026/07)で pro 以上のサブスクリプションが必要で、1日の実行数にも制約がある。
LINEヤフーが、AIエージェントによるID-JAGのフローをローカルで再現できるハンズオン「athenz-community/id-jag-the-hard-way」を作成した。Keycloak、Athenz、Open WebUI、Ollama、Gemma 4で構成され、トークンの発行からポリシー評価、Resource Serverでの権限強制までを直接観察できる。401 Unauthorizedなど、意図的に発生させる失敗ポイントも体験できる。
GTDをローカルのAIエージェントで自動化し、PRとメールの依頼タスクをGoogle ToDoリストに振り分ける検証を行った。PRはレビュー状態に応じた決定的なルールでNextActionとWaitingに振り分け、メールは AIエージェントが依頼の候補を挙げたうえで人が登録するものを指定する。リストへの書き換えはGAS(Google Apps Script)のWebアプリに集約し、PRのIDによる重複防止や、タスク削除の指示を受け付けないといったガードを設けている。
Mistral Studioが、プロンプトとSkillsをバージョン管理、オーナー設定、トレーサビリティを備えて一元管理する「システム・オブ・レコード」を提供開始した。変更履歴は不変のバージョンとして記録され、差分比較やロールバック、監査ログにも対応する。非開発者もプロンプトを編集・テストでき、本番への昇格はSDKを通じてGitHub ActionsなどのCI/CDと連携させられる。
LINEヤフーは2026年6月29日開催の技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」のKeynoteで、一般向け「Agent i」と企業向け「Agent i for Business」の構想、基盤の「AI Agent Platform」、社内AX化の進捗を示した。MCP Hubには現在150を超えるMCPサーバーが接続され、Agent Builderのリリースから2カ月で100を超えるワークフローが作られている。
LINEヤフーのフロントエンド開発では、Jira・Confluence・Slack・コードベースなどから文脈を集め、実装計画を提案させるワークフローをAIエージェントに任せる手法が紹介されている。計画はコードに触る前に人間がレビューし、実装後はtypecheck、lint、ユニットテストなどで計画に対する検証を行う。社内のNoah MCPは各ツールを接続し、AIエージェントが日常の文脈を読み取れるようにする。
LINEヤフーは、AIによるコーディングの調整層を、提案者(Proposer)と挑戦者(Challenger)という専門ロールの段階的な討論として再設計したと発表した。仕様(Spec)、実装(Build)、デリバリ(Delivery)の3フェーズごとに成果物を作り、オーケストレーターが改訂・エスカレーション・前進を判断する。最終的な承認は引き続きエンジニアが担う。
Mistral AIはConnectorsに、ワークスペースや組織単位でコネクタとツールを制御する管理機能、スコープ付きAPIキー、複数アカウント対応を追加し、いずれもGAとなった。MCPコネクタの接続障害を調べるConnectors Debugger(Public Preview)や、Workflows(Public Preview)とVibe Code(GA)でのコネクタ利用も加わった。ディレクトリには60以上の連携があり、未掲載の場合はカスタムMCPコネクタで対応できる。
Claude Platformは、MCP tunnels(リサーチプレビュー)の管理APIを、Admin API上の/v1/organizations/tunnelsからClaude API上の/v1/tunnelsへ移行した。新しいエンドポイントでは anthropic-beta: mcp-tunnels-2026-06-22 ヘッダーとworkspace:manage_tunnels WIFスコープを使用する。旧エンドポイントは移行期間中も引き続き利用できる。
Anthropicは、Claude PlatformのPython、TypeScript、Go、Java、Ruby、PHP、C#の各SDKで code_execution_20260120 のサポートを追加した。このバージョンはREPLの状態保持を加えたコード実行ツールで、プログラムによるツール呼び出しの最低要件でもある。
Google DeepMindは、社内に導入するAIエージェントを管理するための枠組み「AI Control Roadmap」を策定した。モデルのアラインメントに加え、AIエージェントを整合していない可能性があるものとして扱い、システムレベルの安全対策を重ねる多層防御の考え方を取る。コーディングエージェントのタスク100万件を分析し、その知見はGemini Sparkエージェントのライブモニター構築にも活用された。フラグが立ったイベントの大半は敵対的な意図ではなく、エージェントの誤解釈や過剰な積極性に起因するという。
Claude Platformのコード実行ツールが code_execution_20260521 に対応した。ツールの説明に1セルあたり90秒の実行時間制限が明記され、Claudeが長時間実行セルの時間配分を見積もれるようになった。
Claude Platformのadvisorツールに、advisorモデルの1回の呼び出しあたりの出力を制限するmax_tokensパラメータが追加された。全長の応答が不要な処理では、レイテンシーと出力トークンのコストを抑えられる。Claude APIでは、Claudeが何も出力せずstop_reason: "refusal"を返したリクエストについて、課金されなくなった。
Mistralは、Le Chatを業務とコーディングの両方に対応する統合AIエージェント「Vibe」に刷新した。Work ModeとCode Modeを備え、VS Code拡張とVibe CLIの更新も同時に公開している。プランはFree、Pro(月額$14.99)、Team(1ユーザー月額$24.99)、Enterpriseで、chat.mistral.aiで利用できる。
選定理由:仕事用とコーディング用のエージェントを一つに統合し、Work ModeとCode Modeの機能範囲や料金プランが具体的に整理されている。
Mistralは、組み込みコネクタとカスタムMCPをAPI/SDK経由で全モデル・エージェント呼び出しに使えるConnectorsをStudioで公開した。ツールを直接呼び出す機能と、実行前に人間の承認を挟むフローも追加している。Public Previewで、https://console.mistral.ai/build/connectors から利用できる。
選定理由:連携処理をコードではなくプラットフォーム側に登録する設計と、承認フローや直接ツール呼び出しの書き方がコード例付きで具体的に示されている。
Anthropicは、プライベートネットワーク内のMCPサーバーに接続できるMCPトンネルをClaude Platformでリサーチプレビューとして提供開始した。Claude Managed Agentsでは、ツール実行をAnthropicのインフラではなく自前環境で行えるセルフホスト型サンドボックスが利用可能になった。また、100K文字(約25Kトークン)を超えるagent_toolsetやMCPツールの出力は、サンドボックス内のファイルに自動で書き出される。
Anthropicは、Claude APIをAWS経由で利用できる「Claude Platform on AWS」を開始した。Anthropicが管理するインフラにAWSからアクセスする形で、課金とIAM認証はAWSのものを使う。Messages API、Files API、Message Batches API、Claude Managed Agents、Agent Skills、コード実行、ツール利用を、AWSのネイティブエンドポイントから利用できる。
Anthropicは、Claude Managed Agentsのマルチエージェントオーケストレーションと Outcomes をパブリックベータとして公開した。あわせてWebhooksのサポートやセッション・イベントのフィルタリング機能が追加された。Dreamsは既存のメモリストアを再編する機能として、リサーチプレビューで提供される。
Mistral AIはLean 4向けのオープンソースのコードエージェントLeanstral(120B-A6B、アクティブパラメータ6B)をApache 2.0ライセンスで公開した。Mistral Vibeのエージェントモードと無料のAPIエンドポイントでも利用できる。FLTEvalではpass@2で26.3となり、コスト36ドルでSonnetの23.7(549ドル)を上回ったとしている。
Turingは自動運転モデル開発向けのMLOps基盤を「APIファースト」で設計した。データセット作成やシナリオテストなどの重い処理をクラウドで実行し、GUI(Next.js/Vercel)とCLI(Typer)の両方から同じAPIを呼び出せる構成とした。API側は全パラメータを必須とし、デフォルト値の制御はクライアント側に任せることで、チームやフェーズごとの柔軟な運用を可能にしたという。
Ethan MollickはOpus 4.5搭載のClaude Codeに起業アイデアの立案から実装まで任せ、1時間14分の自律作業でWebサイトが公開可能な状態になったと報告した。最近のAIは自律的な作業量の増大と、ツール群からなるエージェント用ハーネスの組み合わせで能力が跳ね上がっていると述べ、非プログラマー向けにClaude Desktopでの使い方も紹介している。
ELYZAは自社LLMプロダクト「ELYZA Works」の開発で、WebサービスとLLM領域をMQ(メッセージキュー)で分離する構成を採用している。Web側はTypeScript、LLM側はPythonを用い、それぞれ得意な技術で開発する体制を取っている。開発では要件定義、UI/UXデザイン(Figma)、Design Docによる設計、AIコーディング(主にClaude Code)を経てリリースしており、1機能の開発期間は約2週間を目安としている。
ELYZAの中村氏が、npmで公開されたオープンソースのAI駆動タスク管理ツール「Task Master」をClaude Codeと連携させて試した。PRDからAIがタスクとサブタスクを自動生成し、タスクはtasks.jsonで管理される。Claude CodeからMCPツール経由で次のタスクを取得して着手でき、Notionへの一方向エクスポート用スラッシュコマンドも自作している。
Mistral AIはLe Chatに、20以上のMCP対応コネクタのディレクトリ(ベータ)と、任意のリモートMCPサーバーへの接続機能を追加した。あわせて、会話をまたいで文脈を保持するMemories(ベータ)も導入し、ChatGPTからの記憶のインポートにも対応する。ConnectorsとMemoriesはFreeプランを含む全ユーザーが利用でき、chat.mistral.aiやモバイルアプリから試せる。
Mistral AIは、Codestral 25.08を中核とするエンタープライズ向けコーディングスタックを発表した。Codestral 25.08は、受け入れられた補完が30%増え、提案後に残るコードが10%増えたとされる。Devstral Mediumは SWE-Bench Verified で61.6%を記録し、オープンウェイトのDevstral Small(24B、Apache-2.0)はRTX 4090 1枚またはメモリ32GBのMacで動作する。
Mistralは新たにAgents APIを発表した。コード実行、Web検索、画像生成、MCPツールの組み込みコネクタと、会話をまたぐ永続メモリ、エージェントのオーケストレーション機能を備え、Chat Completion APIを補完する枠組みとして提供される。SimpleQAではWeb検索の併用でMistral Largeが75%、Mistral Mediumが82.32%となった。
選定理由:組み込みコネクタ、永続的な会話、複数エージェントのハンドオフがAPI単位で整理され、エージェント実装の設計要素を把握しやすい。
Mistral AIは、Mistral Medium 3を搭載した法人向けAIアシスタント「Le Chat Enterprise」を発表した。エンタープライズ検索、エージェント構築、カスタムのデータ・ツールコネクタ、ハイブリッド展開などを備え、機能は今後2週間で順次公開される。Google Drive、SharePoint、Gmailなどに接続でき、Google Cloud Marketplaceで利用可能である。