GitHub Copilot appのセッションをVS Codeで継続する方法

GitHub Copilot appで作成したセッションは、Open in VS Codeから会話、コードの変更、作業コンテキストを保ったままVS Codeで継続できる。エージェントの変更は Source Control ビューで行単位にレビューでき、手動編集やプロジェクトのローカル実行・テストも同じworktreeで行える。最後に、セッションに紐づくpull requestへ変更をpushできる。

OpenAI Developers@OpenAIDevsAIスコア1414

Codexで開発中のものをご紹介します： https://x.com/i/broadcasts/1RKZzBELBbXKB

Google、エッジ向けモデル記述レイヤーLiteRT Tensor APIを公開

GoogleはLiteRTスタックに、C++でモデルを演算単位で組み立てる軽量な記述レイヤー「LiteRT Tensor API」を公開した。同じグラフをCPU、GPU（ML Drift）、NPUで実行でき、XNNPACK経由ならモデルファイルなしでCPU上でも動く。SAM 2のブラウザ実装ではコーディングエージェントが10fps未満から30fps超へ改善した。

OpenAI Developers@OpenAIDevsAIスコア1313

Codexで何を作ってきましたか？

Google Gemini@GeminiAppAIスコア3838

当社チームは、Mac版Gemini アプリのGoogle Antigravityを使い、Gemini 4 Argonで3Dの魔法使いチェスゲームをゼロから制作しました。 マルチエージェントのBlenderワークフローを連携させ、モデリング、デザイン、滑らかなリアルタイムアニメーションを手がけ、アイデアからプレイ可能な状態まで一気に仕上げます。

AIでスマートTVの広告や不要アプリを除去する動きが拡大、Claude Codeなどを活用

開発者やvibe codingを行う人々が、Claude CodeなどのAIエージェントでスマートTVの広告や不要アプリを取り除く事例を共有している。「dumbtv」や「cleanyourtv」といったGitHub上の解決策も登場したが、いずれも開発途上で、失敗例も報告されている。

スピード10倍の開発を支える、AI活用基盤の開発に参戦（インターンレポート）

LINEギフトのSREチームでインターンに参加した学生が、バックマージを毎朝自動で実行するパイプラインと、アラートの一次調査をAIが自動で始める基盤を構築したと報告する。AIエージェントの実装には "The Open Agent Framework" である flue を採用し、実行環境はコンテナ内に隔離した。E2Eテストにはミューテーションテストを導入し、ツールはシェルスクリプトからPythonとGoへ移行した。

NVIDIA、RTX Spark向けにエージェント、クリエイティブ、開発、ゲームのソフトウェア対応を拡充

NVIDIAは10月16日（金）発売のRTX Sparkノート PCに向け、ローカルエージェント、Adobe、ComfyUI、PyTorch、DLSS 5などの対応アップデートを発表した。エージェント向けのNemotron 3.5 Bolt 74Bは10月15日（木）に提供が始まり、NVIDIA PAIRは正式版へ移行する。RTX Sparkは最大128GBの統合メモリと1ペタフロップスのAIコンピューティング能力を備える。

OpenCodeでGrokを使う方法 SuperGrokまたはX Premiumの契約を利用

xAIは、SuperGrokまたはX Premiumの契約を使ってGrokをOpenCode内で利用する手順を公開した。OpenCodeで/connectを実行してxAIを選び、ブラウザでサインインする「xAI Grok OAuth（SuperGrok Subscription）」か、SSHやリモートホスト向けにコードとURLを表示する「Headless / Remote / VPS」方式のいずれかを選ぶ。接続に使われるのは、xAIのターミナル型コーディングエージェントを支えるGrok Buildと同じモデルである。

xAI、ターミナル型コーディングエージェントGrok Buildのアーリーベータを開始

xAIは、ターミナルから動くコーディングエージェントGrok Buildのアーリーベータを開始した。SuperGrokとX Premium Plusの全加入者が利用できる。プランモードでの承認、サブエージェントの並列実行、既存のAGENTS.mdやMCPサーバーの利用に対応する。

Kilo CodeでGrokを利用可能に、SuperGrokとX Premium+の契約で追加APIキー不要

xAIのGrokサブスクリプション（SuperGrokまたはX Premium+）をオープンソースのエージェント型コーディングプラットフォームKilo Codeで直接利用できるようになった。接続すればGrok Buildを含む最新のGrokモデルを、別途APIキーなしで使える。VS Code、JetBrains IDE、ターミナル（CLI）に対応し、VS Codeでは設定のProvidersタブからxAI Grok OAuth（SuperGrok Subscription）を選んでサインインする。

xAI、コーディングモデルgrok-build-0.1をAPIでパブリックベータ提供

xAIはコーディング特化モデルgrok-build-0.1をxAI APIでパブリックベータとして公開した。100+ tokens/秒で提供され、価格は入力$1/m tokens、出力$2/m tokensである。Grok Buildを動かしているモデルと同じものである。

WarpでGrokを利用、SuperGrokまたはX Premiumの契約で接続可能に

xAIのGrokを、既存のSuperGrokまたはX Premiumのサブスクリプションで、ターミナル上に構築されたエージェント型開発環境Warp内から利用できるようになった。Grok Buildを支えるgrok-build-0.1を含むGrokモデルにアクセスでき、Warpの「Agent > Warp Agent」設定で「Connect SuperGrok subscription」をクリックして接続する。今後、SuperGrokとX Premiumの加入者向けに、さらなるエージェントと統合機能が提供される予定である。

xAI、Grok BuildにAgent Dashboardを追加 複数のコーディングセッションを一画面で管理

xAIはGrok Buildに、すべてのセッションを一画面で管理できるAgent Dashboardを追加した。シェルから`grok dashboard`、セッション内から`/dashboard`（Ctrl+\）で起動でき、入力待ちのセッションを上位に表示する。ダッシュボード上から返信や新規セッションの開始も行える。

xAI、Grok Buildに長時間の自律実行モード/goalを追加

xAIはGrok Buildに、長時間の自律実行を可能にする新モード/goalを追加した。エージェントがタスクの完了と検証まで継続し、現在利用できる。

xAI、コーディングエージェントとTUIのGrok BuildをGitHubでオープンソース化

xAIはSpaceXSIのコーディングエージェントとTUIであるGrok Buildのソースコードを、GitHubで公開した。コンテキスト構築からツール呼び出しのディスパッチまでの実装を読める。コンパイルして自前のローカル推論に接続し、config.tomlから操作するローカルファーストの運用にも対応する。

SpaceXSI、コーディングとエージェント向けモデルGrok 4.5を発表

SpaceXSIはコーディング、エージェント型タスク、ナレッジワーク向けのモデルGrok 4.5を公開した。80 TPSで提供され、価格は入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$6である。Grok Build、全プランのCursor、SpaceXSIコンソールで利用でき、Grok BuildとCursorでは期間限定で無料利用も可能である。

xAI、Grok Buildにワークフロー機能を追加 数百の並列エージェントで大規模タスクを処理

xAIはGrok Buildでワークフローを実行できるようにした。タスクを平易な言語で説明すると、Grokが計画を立て、バックグラウンドで数百の並列エージェントに分散し、完了後に報告する。実行には128エージェントの予算が割り当てられ、大規模な作業では最大1,024まで使える。

GitHub CopilotでGrok 4.5が利用可能に

Grok 4.5がGitHub Copilotで利用可能になった。VSCodeやCopilot CLI、クラウドエージェントなどのGitHub Copilot製品では、モデルピッカーから「Grok 4.5」を選んで使える。一部の法人・企業では、Copilotの設定でモデルを有効化する必要がある。コンソールから直接利用する場合は、入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドルで提供される。

xAI、GrokにBuild Modeを追加 SuperGrok Heavy向けEarly Betaで提供

xAIはGrokに、チャット内でウェブサイトやアプリ、ゲーム、ダッシュボードを作成して公開できるBuild Modeを導入した。SuperGrok Heavy加入者向けのEarly Betaで、grok.com、iOS、Androidで利用できる。作成したものはgrok.meのリンクか自分のカスタムドメインで公開できる。

xAI、長時間エージェント向けのGrok 4.6を公開 CursorとGrok Buildで利用可能

xAIはGrok 4.5を土台に、長時間動作するエージェントと対話的・視覚的な作業を重視したGrok 4.6を公開した。Artificial Analysis Intelligence IndexではGPT-5.6 Solと同じ61である。CursorとGrok Buildで利用でき、APIは入力100万トークンあたり$2、出力$6からである。

xAI、コーディングモデルGrok 4.6をGitHub Copilotで提供開始

xAIは最新のコーディングモデルGrok 4.6をGitHub Copilotで利用可能にした。VS Codeを含むGitHub上の開発者が、モデルピッカーから「Grok 4.6」を選んで使える。SpaceXSIコンソールでも、入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$6で提供される。

xAI、Grok Buildをウェブとモバイルの全プランで提供開始

xAIは、チャット内でアプリやゲームを生成するGrok Buildを、ウェブ、iOS、Androidの全プランで提供開始した。7月に発表した際はSuperGrok Heavy限定のEarly Betaだった。公開、X連携、自社モデルへのアクセスなどの機能も加わった。

Grok Bot、エンタープライズ向けに提供開始

xAIは、業務を自律的に遂行するAIチームメイト「Grok Bot」をエンタープライズ向けに提供開始した。各Botは専用のクラウド上のコンピュータで動作し、アクセス、ネットワーク、監査の管理機能が追加された。GrokおよびCursor Enterpriseの顧客は今後2週間無料で利用でき、既存のシートを持たない人も含めて組織全体を招待できる。

xAI、Grok Buildにメモリ機能を追加 規約や決定事項をセッション間で保持

xAIはGrok Buildにメモリ機能を追加した。作業中に出てくる規約、決定事項、プロジェクトの事実をメモとして記録し、後のセッションで関連コードに触れる前に読み込む。新しいセッションから適用され、`/memory`と`/dream`コマンドも追加された。

Tunixと TPUで行う自律型LLMポストトレーニング

Googleは、AIエージェントがLLMの事後学習を自律的に反復実行する「autofinetune」を開発した。Tunix、Gemma、Cloud TPUをAntigravity CLIとGemini Flash 3.7で統合した構成である。SFTのFunctionGemma実験ではTPU v5e-1上で約2時間に20回の自動実験を行い、関数呼び出し生成の精度を高めた。GRPOでGemma 3 1Bを学習させた実験では、40回の実験を2〜3日かけて行い、総報酬が約10%向上した。

Claude Code v2.1.303 リリース

Claude Code v2.1.303がGitHub Releasesで公開された。リリースノートには「Bug fixes and reliability improvements」（バグ修正と信頼性の改善）が記載されている。具体的な変更内容は正文に明記されていない。

Google Developer Knowledge APIのエコシステム、gcloud CLI・エージェントスキル・クライアントライブラリで提供

Google Developer Knowledge APIは、Google Cloud、Firebase、Androidなどの開発者向け公式ドキュメントをMarkdown形式で提供するAPIである。gcloud CLI、エージェントスキル、API Explorer、複数言語のクライアントライブラリから利用でき、AIエージェントやIDE拡張がWebスクレイピングに頼らずに最新のドキュメントを取得できる。

Gemini 4 Argon、20万行のPythonコードベースを一晩で最適化 ADKで2件の改善を採用

Googleは、Gemini 4 Argonにgoogle/adk-pythonを約11時間無人で最適化させ、インメモリセッションの準備時間を長いセッションで約40%、パッケージのインポートを21%短縮した。提案6件のうち2件がコードレビューを経て採用され、4件は不採用となった。/goalモードと.agents/skillsを使った手順も公開している。

AIエージェントの長期的判断力を測るTaste-Bench、最高のモデルでも正答率は約6割

研究者らは、AIエージェントが長期的な選択をうまく行う能力を「taste」と呼び、それを測るベンチマークTaste-Benchを公開した。502問を14モデルで試したところ、最高のGPT-5.6 Solでも平均59.7%にとどまった。蒸留で訓練した小型モデルの助言により、SWE-bench Proの41タスクで成功率が14.6%から33.7%に上がった。

DeepSeek、エージェント性能を高めたV4.1-Flash-1017を公開 検索APIも外部開放

DeepSeekはFlashモデルの更新版DeepSeek-V4.1-Flash-1017を公開した。公式サイト、アプリ、APIで利用でき、重みはHugging FaceとModelScopeでオープンソース化された。DeepSWEでは77.0%を平均約0.20ドル/タスクで達成したと同社は示している。社内検索エンジンのSearch & Fetch APIも開発者向けに提供する。

DeepSeek@deepseek_aiAIスコア6262

DeepSeekはDeepSeek-V4.1-Flash-1017を公開した。前バージョンよりベンチマーク性能が高く、タスク完了が速く、出力も短いとして、性能とコストの両面でのパレート改善をうたっている。公式サイト、アプリ、APIで利用でき、DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1以降へのアップグレードが推奨されている。

Claude Codeチームのコードレビュー、Addy Osmaniらが語る

Claude Codeチームは「人間がコードを読んだか」を、変更で何が問題になり得るか、どの確認が適切かを測る不正確な代理指標と捉えている。レビューは最後の関門ではなく、スペルチェックのように執筆中も継続的に走る形に変わった。多くの変更は人間が見る前に Claude が少なくとも1回レビューと修正を行い、チームの注意は高度な問いに回される。

OpenAI Developers@OpenAIDevsAIスコア4242

OpenAIのエンジニアがCodexを使い、コードベースを調べ、対応が必要な箇所を見つけ、溜まったメンテナンス作業を少しずつ片付けている方法を紹介する。

Cursor@cursor_aiAIスコア2525

クラウドエージェントがインタラクティブなキャンバスを作成できるようになりました。 エージェントの作業中にダッシュボードやレポートを依頼でき、完成したキャンバスはリンクでチームと共有できます。

Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア4343

4体のGemini 4 Argonエージェントが、ゼロから27時間でMinecraftをクリアした。 サンドボックス内でコードとテキストのみを使い、2,783本のプログラムを書き、チャットで役割を分担し、メモを共有し、エラーを一緒にデバッグした。人間の助けは一切なし ↓ https://x.com/maxencefaldor/status/2111023397106770026

Reflection Beam登場、AWSでのエージェント型コーディング向けオープンウェイトモデル

Reflection AIが、エージェント型コーディングと長期タスク向けのオープンウェイトモデルBeamを公開した。総パラメータ501B、アクティブ23BのスパースMoEで、実効コンテキスト長は1Mトークンと同社は報告している。重みはApache 2.0ライセンスでHugging Faceから提供され、発表時点ではAmazon SageMaker JumpStartの米国東部（バージニア北部、オハイオ）で利用できる。

Replit CEOが語る「自動運転型企業」と仕事の未来

Replit CEO兼共同創業者のAmjad Masadは、TechCrunch Disruptで、AIエージェントが多くの定型作業を担い、人間は判断力とセンスで価値を発揮する「自動運転型企業（self-driving company）」が仕事の未来像だと語った。Replit自身も、サポートチケットの一次振り分けをエージェントが行い、人間が判断して修正を適用する体制に変えたという。Masadは、業務の中心が「何に取り組むか」の検討やアーキテクチャ設計に移っていると述べた。

Benefit Street Partners、Codexで投資委員会の質問への回答を高速化

信用特化の投資運用会社Benefit Street PartnersのAnant Kumarは、Codexでコードレビューを行い、BDCの評価額比較トラッカーと融資契約書の分析ツールを自作した。トラッカーの初版は約1日、開発は合計約10〜12時間で、契約書の初回分析は約20分で出て、その後に1時間以上の人による確認が入る。投資委員会の追加質問への回答は、Kumarによれば会議中に済むことも多い。

Reflection、501B規模のオープンモデルBeamをHugging Faceで公開

新興の米ラボReflectionが初のモデルBeamをApache 2.0ライセンスで公開した。総パラメータ501B、トークンあたり23B活性のMoEモデルで、コンテキストウィンドウは1Mトークン、コーディングとエージェント用途に重点を置く。transformers、vLLM、SGLangがDay-0で対応し、BF16、FP8、NVFP4の3種のチェックポイントを提供する。