精霊の設計と実装
Sprites は Docker を使わない Linux 仮想マシンです。作成はわずか1～2秒、100GB の永続ルートファイルシステムを備え、アイドル時は自動でスリープし、ほとんどコストがかかりません。記事ではそれを支える3つの重要な決定を解説します。
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見知らぬものに向き直る
Fly.io の Kurt Mackey が CEO を退き顧問に、Scott Johnston が後任に就く。Theo Browne の批判に応えながら、agent 用コンピュータ Sprites に賭ける理由を説明する。
agent が自分自身を壊さないように作る
agent に shell を走らせるのは危険だが、読み取り専用のサンドボックスでは足りない。Fly は Sprite で危険な操作を隔離し、チェックポイントを打って失敗時に巻き戻す。気をつける必要のない場所で働かせるという考え方。
あなたの agent は MCP を話す。ならコンピュータを渡そう
Sprite は使い捨てのクラウドコンピュータで、永続ファイルシステムを備え、アイドル時はほぼ無料。著者は agent を走らせる場所として「サンドボックス」より適すると論じ、MCP と CLI は二者択一ではないと説く。
コード実行で AI エージェントのコストを下げ、精度を上げる
Datadog Code Execution が一般提供に。AI エージェントはサンドボックスの JavaScript で複数の API を並行して叩け、ステップごとにモデルと往復する必要がなくなる。トークンも呼び出しも節約できる。
Meshy、3D制作のAIをクリエイティブパートナーに
Meshy が 3D Agent Beta を公開した。対話型の多段階ワークフローで、スタイルの揃ったゲームアセットをまとめて生成できる。概念検討や背景オブジェクトの量産向けで、主役級のアセットの最終仕上げは依然としてアーティストの仕事だ。
Canvas が AI Agent 開発のフィードバックループをどう駆動するか
Honeycomb Canvas はテレメトリ、GitHub、Linear、Slack を一つのループにつなぎ、それを使って自社の調査エージェントを開発し、ユーザーより先に問題を発見する。
なぜAIコーディングアシスタントは同じミスを繰り返すのか：結果を受け取るのは誰なのか？
エラーを記録することとエラーから学ぶことは別物だ。6つのagent memoryシステムのうち4つは否定的な判定を含むフィードバック入力を公開しているが、Mnemoverse自身が公表した測定ではこのシグナルはほとんど呼び出されていない。
AIはどのようにAPIを呼び出すのか？ツール呼び出しをゼロから解説
モデルは何も自分で実行せず、構造化されたツール呼び出しリクエストを返すだけです。あなたのコードが実際の関数を実行し、その結果をモデルに返して回答させます。この記事では、この4ステップのループをゼロから分解して解説します。
ハーネス・イズ・カンパニー
すべてのSaaS企業はモデルの外側を覆うハーネスになる。違いはそれに気づいているかどうかだけだ。ソフトウェアを生産する仕事が人間の手からハーネスへ移るとき、「企業」という言葉が指すのは、エージェントを调度し、人間の注意をルーティングする装置そのものになる。