<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AIAgent on SiBlog</title><link>https://sinimite.work/ja/tags/aiagent/</link><description>Recent content in AIAgent on SiBlog</description><image><title>SiBlog</title><url>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</url><link>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</link></image><generator>Hugo -- 0.156.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 21:08:52 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://sinimite.work/ja/tags/aiagent/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>OpenTelemetry 入門：AI アプリケーションと AI Agent 開発者のためのわかりやすいガイド</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/opentelemetry-ai-agent-observability-guide/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 21:08:52 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/opentelemetry-ai-agent-observability-guide/</guid><description>AI アプリケーション開発者向けの OpenTelemetry 入門ガイド。Trace、Metric、Log、Profile、Context Propagation、Collector、GenAI セマンティック規約、本番運用の実践を扱う。</description></item><item><title>TencentのAI Leader、Shunyu YaoはこのPodcastで何を語ったのか</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/points-of-the-podcast-language-agents-from-reasoning-to-acting/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 16:05:10 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/points-of-the-podcast-language-agents-from-reasoning-to-acting/</guid><description>Language Agents: From Reasoning to Acting podcastの感想です。ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACIから出発し、LLM Agentがモデル、ツール、記憶、環境、評価、UXから構成されるエンジニアリングsystemである理由を説明します。</description></item><item><title>2026年、AIエンジニアは何を学ぶべきか</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/ai-engineer-skill-value-map-2026/</link><pubDate>Sun, 03 May 2026 20:09:15 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/ai-engineer-skill-value-map-2026/</guid><description>AIアプリケーションエンジニアへの転向を目指す人に向けたスキル価値マップ。基礎的なRAG、プロンプトエンジニアリング、フレームワークAPIの価値がどう変化しているかを整理し、評価、ガバナンス、エージェント型ワークフローに投資すべき理由を説明します。</description></item><item><title>優れたAI Agentの設計方法：アーキテクチャ原則から実践パターンまで</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-architecture-design-guide/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-architecture-design-guide/</guid><description>spec、fat skills、thin harness、deterministic tooling、学習ループによって、信頼でき継続的に進化するAI agentシステムを設計するための実践ガイドです。</description></item><item><title>AI Coding Agent時代の中核スキル：優れたSoftware Specの書き方</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-software-spec-best-practices/</link><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 20:03:59 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-software-spec-best-practices/</guid><description>AI coding agent時代のソフトウェア仕様書作成ガイド。Software Specの定義、六つの主要領域、四段階のワークフロー、ベストプラクティス、再利用可能なテンプレートを扱います。</description></item><item><title>大規模言語モデル学習の全体像：AI アプリケーションエンジニアが理解すべきこと</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/</link><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 12:00:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/</guid><description>AI アプリケーションエンジニア向けに、事前学習、ポストトレーニング、蒸留、Reward 設計、Agent 学習、Harness Engineering を網羅した大規模言語モデル学習の全体ガイド。モデル能力がどこから生まれ、学習上の判断が実際のアプリケーションにどう影響するかを理解する。</description></item><item><title>Agent-Nativeドキュメントエンジニアリング：AI Coding Agent駆動開発の文書体系設計ガイド</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/agent-native-documentation-engineering/</link><pubDate>Sun, 29 Mar 2026 16:55:53 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/agent-native-documentation-engineering/</guid><description>AI coding agentプロジェクト向けの文書体系設計ガイド。AGENTS.md、PRD、Architecture、Spec、Planの階層別責務と、agent-native文書の構成原則およびエンジニアリング上の価値を扱います。</description></item><item><title>AI Agent業界標準の全体像：Java engineerの視点</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-standards-full-landscape/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-standards-full-landscape/</guid><description>2026年初頭、AI Agent分野の標準化は驚くべき速さで進んでいます。MCP、A2A、AGENTS.md、SKILL.mdという四つの中核標準がそれぞれの役割を担い、AAIFがgovernance組織として動き始めました。Javaエコシステムとの類比を使い、backend engineerが標準全体を俯瞰できるようにします。</description></item><item><title>AI Coding Agent向け文書の書き方</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-documentation-best-practices/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-documentation-best-practices/</guid><description>OpenAIのHarness Engineering、Anthropicによる長時間稼働Agentの研究、AGENTS.md標準、複数の本番チームの経験を基に、AI coding agent向けのプロジェクト文書を設計するベストプラクティスを整理します。</description></item><item><title>LLM の Agentic 化：質問への回答から自律的な仕事へ</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-agentic-evolution/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-agentic-evolution/</guid><description>LLM は受動的に質問へ答える tool から、目標を自律的に達成する agent へ進化しています。これはモデル能力の直線的な向上ではなく、利用 paradigm の根本的な転換です。本記事では、その本質、技術 stack の進化、エンジニアへの影響を整理します。</description></item><item><title>Spec-Driven Development詳解：Prompt and PrayからSpec and Steerへ</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/spec-driven-development-guide/</link><pubDate>Thu, 19 Mar 2026 00:01:55 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/spec-driven-development-guide/</guid><description>Spec-Driven Developmentの定義、workflow、ツール環境、適用範囲を体系的に整理し、Prompt and Pray型のAI開発を置き換えつつある理由を説明します。</description></item><item><title>Agent = Model + Harness</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/agent-model-harness/</link><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 00:17:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/agent-model-harness/</guid><description>Agent = Model + Harness という式から出発し、AI アプリケーションエンジニアの中核業務を harness engineering として捉え直します。</description></item><item><title>Prompt Engineering 完全ベストプラクティスガイド</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/prompt-engineering-best-practices-guide/</link><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 11:00:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/prompt-engineering-best-practices-guide/</guid><description>2025～2026年の Prompt Engineering と Context Engineering における本番向けベストプラクティスを体系的に整理し、Claude、GPT、長いコンテキスト、Prompt Chaining、Tool Use、Eval ワークフローを解説する。</description></item></channel></rss>