Strands Agents と Amazon Bedrock AgentCore を連携させて、シンプルなエージェント型 AI チャットボットを構築する方法を紹介します。学習も兼ねて、AWS 環境で実際に動く簡単なアプリを作ってみました。

OSSのAIコーディングエージェントClineをベースに、社内専用ツール「Cline for LDI」としてカスタマイズし、実務導入に挑戦した取り組みを紹介します。LiteLLM経由でのLLM利用、.clineignoreの強制適用、MCPやテレメトリーの無効化など、安全なAIコーディング環境を作るための工夫をまとめています。

LiteLLMを活用し、AIコーディングエージェントやDify/n8nからAWS Bedrock・OllamaなどのLLMを統一的に利用できるAI活用基盤を紹介します。ユーザー管理、予算管理、プライベートネットワーク運用など、社内でLLMを安全かつ効率的に使うための構成例をまとめています。

最近はAI技術の進化に伴いマルチモーダルAIチャットボットが注目されており、私も興味を持って個人的に学習しています。その一環として、最近は「DifyとAWS Bedrock基盤のプライベートなマルチモーダルAIチャットボット構築」をリサーチしていました。 本記事ではその情報を発信させて頂こうと思います。

今回は「SlackとAWSを利用した社内AIチャットボット」をテーマに「チャットボットの実用例」と「バックエンド構成例」を簡単にご紹介させていただきます。 ※ローソンデジタルイノベーションの技術ブログの投稿記事です

AIを取り入れたポートフォリオサイトを作りたいと思いました。単なる静的な情報提供を超えて、AIが代わりに答えることで動的で面白い体験を提供したいと考えたからですね。誰かにインスピレーションや楽しい体験を与えられるウェブサイトへと成長させたいと考えています。

今回、まだ実験段階ではありますが、AIを活用した個人サービス作りを試しましたので、その後書きを記事としてまとめておこうと思います。テーマは「米株のAI分析と運用レコメンド生成」により作られたコンテンツをWebサービスとして提供することです。

Local環境でLLMとAIツールの導入から、具体例にどう使えそうかの試し例を紹介していこうと思います。まだ商用AIサービスに比べて課題はありますが、クラウドAIツールへのハードルを感じていた方にもLLMの世界を探検できる切っ掛けになると嬉しいです。

usingキーワードで宣言した変数は、リソースタイプ変数として見なされ、変数がscope外になる前に自動でリソース解除作業を行うことができるようになり、従来の明示的にリソース解除コードを書くという面倒な作業がだいぶ楽になることが期待できます。

「どうやって外部連携APIをMock化し、ローカルでのテストと維持補修をしやすくするか？」を考えます

Exceptionコンセプトがどういう設計になっており、どういう原則をもとに扱うべきかを考察します。最後に、Exception設計をアプリケーションに導入する方法を例えを通して説明します。

同型暗号の定義、原則、世代、長所・短所、オープンソースなどに対して軽く説明します。

PHPにおいてのガベージコレクションと変数管理のメカニズムなどを探究します。全８記事として構成されてます。

株式会社オズビジョンのlightning talk発表会の発表資料

株式会社オズビジョンの勉強会の発表資料