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私たちがデザインエージェントをどのように構築したか

LangChainが、ブランドに合わせた動画、グラフィック、プレゼンテーション資料を生成するSlack向けのオープンソース型デザインエージェント「Content Studio」と、それを支えるハーネスをどのように構築したか。

DocuSignがClaude Codeとdbt v2、dbt MCP、およびエージェントスキルを組み合わせることで、分析エンジニアリングにかかる時間を半分に短縮した方法

DocuSignは、Claude Code、dbt Agent Skills、dbt MCP、およびdbt v2を1つのワークフローに統合し、生産性が50％向上することを測定しました。

MCP接続型AIエージェントを活用して、ダッシュボードのデバッグを6分で解決する方法

AIエージェントは、BIレイヤー内からdbtリネージを活用し、コーヒーを淹れる間に3つのデータの謎を解き明かしました。

AnthropicがOSレベルのサンドボックスであるsandbox-runtimeをオープンソース化：AIエージェントにコンテナレスなファイルおよびネットワーク隔離を提供

Anthropicは2026年10月24日、AIエージェント、MCPサーバー、CLIツールのファイル読み書きおよびネットワークアクセス権を制限するための、コンテナに依存しないOSレベルのサンドボックスツールであるsandbox-runtime（srt）をオープンソース化しました。macOS（Seatbelt）、Linux（bubblewrap）、Windows（alpha）をサポートしており、npmパッケージのバージョンはv0.0.81で、ライセンスはApache-2.0です。

注目する理由：このツールは、AIセキュリティインフラストラクチャの重要な進化を示しています。OSのネイティブな隔離メカニズムにより、細粒度でプロセスツリー全体を網羅するサンドボックス制御を実現し、プロンプトインジェクションや権限の過剰付与といったリスクに正面から対処しています。また、Claude Code内部での使用においてもその効果が検証されています。

ディープインサイト：AWSのオープンソース多エージェントシステムは、5つの本番レベルの課題をどのように解決するのか

AWSソリューションアーキテクチャチームが提供するオープンソースのマルチエージェントシステム「Deep Insight」は、CSVデータの自動分析および自然言語によるレポート生成といったユースケースを対象とし、本番環境でよく見られる5つの主要な課題――エージェントのオーケストレーション、役割に応じたモデル選択、安定した運用、安全なコード実行、そして可観測性――に体系的に対応します。また、LGエレクトロニクスやre:Invent 2025 TechReconなど、実際の活用シーンにおいても実証済みです。

Smartsheetは、AIエージェントがAWS上でリアルタイムのプロジェクトデータに直接接続できるModel Context Protocol（MCP）サーバーを導入しました。

Smartsheetは、汎用版のModel Context Protocol（MCP）サーバーを正式にリリースしました。この標準化されたプロトコルにより、AIエージェントはSmartsheet内のプロジェクトテーブル、行、列、自動化など、構造化データへの読み書きが可能になります。本サービスはAWSエコシステムに展開されており、Amazon Quick（ビジネスユーザー向け）とKiro（開発者向け）の2種類のクライアントからの接続をサポートし、自然言語によるツール間のタスク更新、ステータス同期、コンテキスト感知型の開発を実現します。

本番環境でのAIワークフロー向けプロンプトテストフレームワーク

まだプロンプトが機能しているか不安ですか？リグレッションを本番環境に影響を与える前に検出する、体系的なプロンプトテストフレームワークの構築方法を学びましょう。