Quoting Steve Krouse

The fact that MCP is a difference surface from your normal API allows you to ship MUCH faster to MCP. This has been unlocked by inference at runtime Normal APIs …

v1.13.0

この記事は、Facebook Researchが開発したFAISS（Facebook AI Similarity Search）のバージョン1.13.0のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、前のバージョン1.12.0からの変更点や新機能が含まれています。具体的な変更内容は、フルチェンジログに記載されており、ユーザーは新しい機能や修正点を確認することができます。FAISSは、高速な類似検索を可能にするライブラリであり、特に大規模なデータセットに対して効果的です。リリース日は2023年11月12日で、GitHub上で公開されています。 • FAISSのバージョン1.13.0がリリースされた。 • 前のバージョン1.12.0からの変更点が含まれている。 • フルチェンジログで具体的な変更内容を確認できる。 • FAISSは高速な類似検索を実現するライブラリである。 • 大規模データセットに対して効果的な性能を持つ。

10 Best AI Tools for Product Managers in 2026

Top 10 AI tools I actually use as a PM: from user calls to PRDs to prototypes. Real workflows, measurable time savings, and honest takes on what works.

langchain-anthropic==1.0.3

この記事は、GitHub上でのlangchain-anthropicライブラリのバージョン1.0.3のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、主にコード実行機能（code_execution_20250825）のサポートが追加されました。また、README.mdファイルの更新も行われています。これにより、ユーザーは新しい機能を利用できるようになり、ライブラリの使い勝手が向上します。 • バージョン1.0.3のリリースにより、コード実行機能がサポートされるようになった。 • README.mdファイルが更新され、情報が最新のものとなった。 • ユーザーは新機能を利用できるようになり、ライブラリの使い勝手が向上する。

Differentially private machine learning at scale with JAX-Privacy

JAX-Privacy 1.0は、JAXライブラリ上で動作する差分プライバシー機械学習のためのツールキットです。AIモデルの精度はデータの質に依存しており、個人のプライバシーを保護しながら大規模な高品質データセットを使用する必要があります。JAXは高性能な数値計算ライブラリで、複雑なモデルの効率的な構築とトレーニングを可能にします。JAX-Privacyは、研究者や開発者が大規模データセットで深層学習モデルをトレーニングするための差分プライバシーアルゴリズムを迅速かつ効率的に実装できるように設計されています。新バージョンでは、最新の研究成果を統合し、モジュール性を重視して再設計されており、最先端のDPアルゴリズムとJAXのスケーラビリティを組み合わせたDPトレーニングパイプラインの構築が容易になっています。 • JAX-Privacyは、JAXライブラリ上で動作する差分プライバシー機械学習のためのツールキットである。 • AIモデルの精度はデータの質に依存し、個人のプライバシーを保護しながらデータを使用する必要がある。 • JAXは高性能な数値計算ライブラリで、複雑なモデルの効率的な構築とトレーニングを可能にする。 • JAX-Privacyは、研究者が大規模データセットで深層学習モデルをトレーニングするための差分プライバシーアルゴリズムを迅速に実装できる。 • 新バージョンでは、最新の研究成果を統合し、DPトレーニングパイプラインの構築が容易になった。

Neuro drives national retail wins with ChatGPT Business

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Fighting the New York Times’ invasion of user privacy

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特にエラーの検出やコードの最適化に役立ちます。また、ユーザーインターフェースが直感的で使いやすく、導入も簡単です。さらに、チームでのコラボレーション機能も強化されており、リアルタイムでの共同作業が可能です。これにより、開発の効率が大幅に向上し、プロジェクトの納期短縮にも寄与します。 • AI技術を活用した開発ツールの紹介 • エラー検出やコード最適化の支援 • 直感的なユーザーインターフェース • 簡単な導入プロセス • チームでのリアルタイムコラボレーション機能の強化 • 開発効率の向上と納期短縮の効果

Release v3.31.1

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.31.1では、いくつかの重要な修正と機能追加が行われた。具体的には、クラウドやヘッドレス環境でのcommand_output askがブロックされないように修正され、現在のタスクにメッセージを送信するためのIPCコマンドが追加された。また、モデルスイッチが選択されたプロファイルを再適用し、タスク設定が同期されるように修正された。さらに、ChatViewからTaskへの自動承認ロジックの移動により、アーキテクチャが改善され、カスタムボタンコンポーネントがバリアントシステムと共に追加された。 • クラウド/ヘッドレス環境でのcommand_output askのブロックを防ぐ修正 • 現在のタスクにメッセージを送信するIPCコマンドの追加 • モデルスイッチが選択されたプロファイルを再適用する修正 • 自動承認ロジックをChatViewからTaskに移動し、アーキテクチャを改善 • カスタムボタンコンポーネントの追加とバリアントシステムの導入

Agentic Pelican on a Bicycle

Robert Glaser took my pelican riding a bicycle benchmark and applied an agentic loop to it, seeing if vision models could draw a better pelican if they got the chance …

Six coding agents at once

I've been upgrading a ton of Datasette plugins recently for compatibility with the Datasette 1.0a20 release from last week - 35 so far. A lot of the work is very …

1.0.7-cli - 25-11-11

この記事は、OpenHandsプロジェクトのCLIバージョン1.0.7のリリースに関するものである。リリース日は2023年11月11日で、主な修正点として、会話が最初に開始されたときのCLI出力のクリーンアップが含まれている。また、security_riskパラメータを持つツール呼び出しが会話をクラッシュさせるのを防ぐための修正も行われた。これにより、ユーザーはより安定した体験を得ることができる。 • CLIバージョン1.0.7が2023年11月11日にリリースされた • 会話開始時のCLI出力のクリーンアップが行われた • security_riskパラメータを持つツール呼び出しによる会話のクラッシュを防ぐ修正が施された • これにより、ユーザー体験が向上することが期待される

Introducing agent-to-agent protocol support in Amazon Bedrock AgentCore Runtime

In this post, we demonstrate how you can use the A2A protocol for AI agents built with different frameworks to collaborate seamlessly. You'll learn how to deploy A2A servers on AgentCore Runtime, configure agent discovery and authentication, and build a real-world multi-agent system for incident response. We'll cover the complete A2A request lifecycle, from agent card discovery to task delegation, showing how standardized protocols eliminate the complexity of multi-agent coordination.

Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock

The Cohere Embed 4 multimodal embeddings model is now available as a fully managed, serverless option in Amazon Bedrock. In this post, we dive into the benefits and unique capabilities of Embed 4 for enterprise search use cases. We’ll show you how to quickly get started using Embed 4 on Amazon Bedrock, taking advantage of integrations with Strands Agents, S3 Vectors, and Amazon Bedrock AgentCore to build powerful agentic retrieval-augmented generation (RAG) workflows.

A guide to building AI agents in GxP environments

The regulatory landscape for GxP compliance is evolving to address the unique characteristics of AI. Traditional Computer System Validation (CSV) approaches, often with uniform validation strategies, are being supplemented by Computer Software Assurance (CSA) frameworks that emphasize flexible risk-based validation methods tailored to each system's actual impact and complexity (FDA latest guidance). In this post, we cover a risk-based implementation, practical implementation considerations across different risk levels, the AWS shared responsibility model for compliance, and concrete examples of risk mitigation strategies.

Multi-Agent collaboration patterns with Strands Agents and Amazon Nova

In this post, we explore four key collaboration patterns for multi-agent, multimodal AI systems – Agents as Tools, Swarms Agents, Agent Graphs, and Agent Workflows – and discuss when and how to apply each using the open-source AWS Strands Agents SDK with Amazon Nova models.

0.62.0 - 2025-11-11

この記事は、OpenHandsのリリース0.62.0に関するもので、2025年11月11日に公開された最新の更新内容を説明しています。このリリースでは、会話タブのピン留めとピン解除機能が追加され、ユーザーがタブを管理しやすくなりました。また、プロフィールメニューにドキュメントリンクが追加され、ユーザーが必要な情報に迅速にアクセスできるようになっています。新たに貢献したメンバーも紹介されており、全体の変更履歴も提供されています。 • 会話タブのピン留めとピン解除機能が追加された • プロフィールメニューにドキュメントリンクが追加された • 新たに貢献したメンバーが紹介された • リリースの全体的な変更履歴が提供されている

Private AI Compute: our next step in building private and helpful AI

Introducing Private AI Compute, our new way to bring you helpful AI with the power of the cloud, while keeping your data private to you.

The next phase of dev: Building for MCP and the open web

MCP is the ultimate bridge that redefines how AI connects to the open web. Here's how it lets agents act across APIs and automate workflows.

Our latest commitments in AI and learning

We’re bringing together experts, students, educators and more at our Google AI for Learning Forum.

Join LangChain at AWS re:Invent 2025

If you're attending AWS re:Invent in Las Vegas this year and working on agent development, here's what we have planned that might be useful. Visit Us at Booth #524 We'll be at Booth #524 in the Venetian Expo Center, next to the Industry Pavilion, December 1-4. Our engineering team

Quoting Netflix

Netflix asks partners to consider the following guiding principles before leveraging GenAI in any creative workflow: The outputs do not replicate or substantially recreate identifiable characteristics of unowned or copyrighted …

Fine-tune VLMs for multipage document-to-JSON with SageMaker AI and SWIFT

In this post, we demonstrate that fine-tuning VLMs provides a powerful and flexible approach to automate and significantly enhance document understanding capabilities. We also demonstrate that using focused fine-tuning allows smaller, multi-modal models to compete effectively with much larger counterparts (98% accuracy with Qwen2.5 VL 3B).

How Clario automates clinical research analysis using generative AI on AWS

In this post, we demonstrate how Clario has used Amazon Bedrock and other AWS services to build an AI-powered solution that automates and improves the analysis of COA interviews.

1.0.3

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン1.0.3のリリースノートを提供しています。このリリースでは、いくつかのドキュメントの修正や機能追加が行われています。具体的には、StateGraphがビルダークラスであることを警告するドキュメントの更新、MkDocsにおけるPartialStateのレンダリング修正、invokeおよびainvokeのドキュメント文字列の同期、ストリームモードのシーケンスに関する予期しない動作の修正などが含まれています。また、タスク関数のコード例の修正や、PregelLoop.tickのドキュメント内の誤字修正も行われています。これらの変更は、主にドキュメントの改善とバグ修正に焦点を当てています。 • StateGraphがビルダークラスであることを警告するドキュメントの更新 • MkDocsにおけるPartialStateのレンダリング修正 • invokeおよびainvokeのドキュメント文字列の同期 • ストリームモードのシーケンスに関する予期しない動作の修正 • タスク関数のコード例の修正 • PregelLoop.tickのドキュメント内の誤字修正

langchain-model-profiles==0.0.4

この記事は、GitHub上で公開されたlangchain-model-profilesのバージョン0.0.4のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2023年11月10日に行われ、主にスタイルのクリーンアップが行われたことが記載されています。また、前のバージョン0.0.3からの変更点についても言及されています。リリースはGitHubの署名付きで行われており、ユーザーは通知設定を変更するためにサインインする必要があります。 • リリース日: 2023年11月10日 • バージョン: langchain-model-profiles==0.0.4 • 主な変更点: スタイルのクリーンアップ • 前のバージョン0.0.3からの変更が含まれる • GitHubでの署名付きリリース

15 Best AI Tools for Designers in 2026

Discover the best AI tools designers are using in 2026 to speed up workflows, generate designs, and connect directly with real design systems.

You’ve authenticated your user, but have you authorized your agent?

Secure AI agents beyond login screens with Auth0’s Auth for GenAI; from token management and human approval to fine-grained authorization.

Build Hour: Agent RFT

Agent RFT enables reasoning models to become even more powerful, tool-using agents by training directly on the workflows they will execute in production. By operating on agent rollouts, reasoning models can call tools, generate intermediate reasoning steps, and receive real-time feedback via customer-provided endpoints. This Build Hour will walk through the preparation, infrastructure, and safety oversight to use Agentic RFT. Theophile Sautory (Applied AI) and William Hang (API Engineering) cover: • Improving agent performance with optimization and fine-tuning options • Key differences between Base RFT and Agentic RFT • New additions and how Agent RFT works • Task setup and live demos training with tools • Customer spotlight on Cognition with Sampriti Panda (Research Engineer) • Success stories featuring Ambience, Genspark, Mako, and Rogo • Live Q&A 👉 Agent RFT Interest Form: https://tinyurl.com/agentRFT 👉 Follow along with the code repo: https://github.com/openai/build-hours 👉 Sign up for upcoming live Build Hours: https://webinar.openai.com/buildhours/ 00:00 Introduction 01:34 Intro to Agent RFT 11:12 Task Setup 14:15 Demos: Training with Tools 31:33 Best Practices 35:15 Customer Spotlight: Cognition 44:58 Success Stories 51:16 Summary 52:33 Q&A

FTC’s AI chatbot crackdown: A developer compliance guide

Learn how to build a fully compliant AI chatbot with FTC-mandated safeguards – age verification, safety monitoring, consent systems, and audit logging.

Building Trust into AI: How GraphQL Architects Accelerated Developer Delivery

Unlock microservices potential with Apollo GraphQL. Seamlessly integrate APIs, manage data, and enhance performance. Explore Apollo's innovative solutions.

How AI is giving Northern Ireland teachers time back

A six-month long pilot program with the Northern Ireland Education Authority’s C2k initiative found that integrating Gemini and other generative AI tools saved participa…

Free ChatGPT for transitioning U.S. servicemembers and veterans

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Pelican on a Bike - Raytracer Edition

beetle_b ran this prompt against a bunch of recent LLMs: Write a POV-Ray file that shows a pelican riding on a bicycle. This turns out to be a harder challenge …

🥇Top AI Papers of the Week

The Top AI Papers of the Week (November 3 - 9)

Reverse engineering Codex CLI to get GPT-5-Codex-Mini to draw me a pelican

OpenAI partially released a new model yesterday called GPT-5-Codex-Mini, which they describe as "a more compact and cost-efficient version of GPT-5-Codex". It’s currently only available via their Codex CLI tool …

MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策

MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。

Quoting Kenton Varda

The big advantage of MCP over OpenAPI is that it is very clear about auth. [...] Maybe an agent could read the docs and write code to auth. But we …

🤖 AI Agents Weekly: Context Engineering 2.0, Kimi K2 Thinking, Windsurf Codemaps, Google File Search, Tool-to-Agent Retrieval

Context Engineering 2.0, Kimi K2 Thinking, Windsurf Codemaps, Google File Search, Tool-to-Agent Retrieval

Release v3.31.0

RooCodeIncのRoo-Codeリポジトリでのリリースv3.31.0では、いくつかの改善とバグ修正が行われた。具体的には、タスクリストとタスクヘッダーの改善、ストリーミングチャンクがnullの選択肢配列を持つ場合のクラッシュを防ぐ修正、プロバイダーやモデルが変更されていない場合の設定保存時のコンテキスト圧縮を防ぐ修正、すべてのAPI操作に対してカスタムOpenRouter URLを尊重する修正が含まれている。また、Roo Cloudプロバイダーに包括的なエラーロギングが追加され、ユーザーエクスペリエンスが向上した。 • タスクリストとタスクヘッダーの改善 • ストリーミングチャンクがnullの選択肢配列を持つ場合のクラッシュ防止 • プロバイダーやモデルが変更されていない場合の設定保存時のコンテキスト圧縮防止 • すべてのAPI操作に対するカスタムOpenRouter URLの尊重 • Roo Cloudプロバイダーへの包括的なエラーロギングの追加

Connect Amazon Bedrock agents to cross-account knowledge bases

Organizations need seamless access to their structured data repositories to power intelligent AI agents. However, when these resources span multiple AWS accounts integration challenges can arise. This post explores a practical solution for connecting Amazon Bedrock agents to knowledge bases in Amazon Redshift clusters residing in different AWS accounts.

langchain==1.0.5

この記事は、Langchainのバージョン1.0.5のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、SystemMessageのcreate_agentへのサポートが追加され、デフォルトの再帰制限が引き上げられました。また、langchain-coreの依存関係のバージョンが更新され、いくつかのスタイルのクリーンアップが行われました。これにより、Langchainの機能が向上し、より安定した動作が期待されます。 • Langchainのバージョン1.0.5がリリースされた。 • SystemMessageのcreate_agentへのサポートが追加された。 • デフォルトの再帰制限が引き上げられた。 • langchain-coreの依存関係のバージョンが更新された。 • スタイルのクリーンアップが行われた。

langchain-core==1.0.4

この記事は、Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.4のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、pygraphvizを使用したサブグラフの描画サポートが追加され、いくつかのバグ修正が行われました。具体的には、PydanticToolsParserにおけるツール名のチェックの修正、フォーマットされたプロンプトからの空のコンテンツブロックのフィルタリング、シールドされた非同期コールバックにおけるコンテキストの保持、RunnablePickが文字列のキーを持つ場合に辞書を返さない問題の修正などが含まれています。また、ドキュメント内のタイポの修正や、パッケージのバージョン情報の欠如に対処する修正も行われています。 • Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.4がリリースされた。 • 新機能として、pygraphvizを使用したサブグラフの描画がサポートされた。 • PydanticToolsParserのツール名チェックに関するバグが修正された。 • フォーマットされたプロンプトから空のコンテンツブロックをフィルタリングする機能が追加された。 • シールドされた非同期コールバックにおけるコンテキストの保持が修正された。 • RunnablePickが文字列のキーを持つ場合に辞書を返さない問題が解決された。 • ドキュメント内のタイポが修正された。

langchain-anthropic==1.0.2

この記事は、GitHub上でのlangchain-anthropicのバージョン1.0.2のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、いくつかのスタイルのクリーンアップやパッケージのバージョン変更が行われました。また、テストに関しては、vcrを使用してsearch_result_tool_messageのテストが追加され、マルチモーダルテストが更新されています。これにより、パッケージの安定性と機能性が向上しています。 • バージョン1.0.2のリリースに関する情報 • スタイルのクリーンアップが行われた • パッケージのバージョン変更が行われた • テストにvcrを追加し、search_result_tool_messageのテストを強化 • マルチモーダルテストが更新され、安定性が向上

Democratizing AI: How Thomson Reuters Open Arena supports no-code AI for every professional with Amazon Bedrock

In this blog post, we explore how TR addressed key business use cases with Open Arena, a highly scalable and flexible no-code AI solution powered by Amazon Bedrock and other AWS services such as Amazon OpenSearch Service, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB, and AWS Lambda. We'll explain how TR used AWS services to build this solution, including how the architecture was designed, the use cases it solves, and the business profiles that use it.

Google is investing in Oklahoma’s workforce and talent pipeline.

AI is creating new opportunities for Oklahomans to learn, grow and succeed. Google is committed to making sure the Sooner State is not just ready for this transformation…

Introducing structured output for Custom Model Import in Amazon Bedrock

Today, we are excited to announce the addition of structured output to Custom Model Import. Structured output constrains a model's generation process in real time so that every token it produces conforms to a schema you define. Rather than relying on prompt-engineering tricks or brittle post-processing scripts, you can now generate structured outputs directly at inference time.

Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning

Nested Learningは、機械学習における新しいアプローチで、モデルを小さな最適化問題の集合として捉え、各問題が独自の内部ワークフローを持つことで「破滅的忘却」の問題を軽減または回避することを目指しています。従来の手法では、モデルのアーキテクチャと最適化アルゴリズムを別々に扱っていましたが、Nested Learningではこれらを統合し、相互に関連する多層の学習問題として最適化します。この新しい視点により、より深い計算深度を持つ学習コンポーネントを設計でき、言語モデリングにおいて優れた性能を発揮し、長期的な記憶管理を改善することが示されています。 • Nested Learningは、機械学習における破滅的忘却を軽減する新しいアプローチである。 • モデルを小さな最適化問題の集合として捉え、各問題が独自の内部ワークフローを持つ。 • 従来の手法ではアーキテクチャと最適化アルゴリズムを別々に扱っていたが、Nested Learningでは統合して最適化する。 • このアプローチにより、より深い計算深度を持つ学習コンポーネントを設計できる。 • 言語モデリングにおいて優れた性能を示し、長期的な記憶管理を改善する。

1.0.6-cli - 2025-11-7

この記事は、OpenHandsプロジェクトのバージョン1.0.6-cliのリリースに関するもので、2025年11月7日に公開されました。このリリースでは、いくつかのバグ修正が行われています。具体的には、UVを使用した際のエントリポイントの修正、MCP設定が削除後も持続する問題の修正、エージェントSDKからのプリセットMCPの削除、新しいコマンドを呼び出す際の会話の遅延読み込み、会話を読み込む際のノイズログの削除が含まれています。これにより、ユーザーはよりスムーズにOpenHandsを利用できるようになります。 • バージョン1.0.6-cliが2025年11月7日にリリースされた • UV使用時のエントリポイントの修正が行われた • MCP設定が削除後も持続する問題が修正された • エージェントSDKからプリセットMCPが削除された • 新しいコマンド呼び出し時の会話の遅延読み込みが実装された • 会話読み込み時のノイズログが削除された

Quoting Josh Cohenzadeh

I have AiDHD It has never been easier to build an MVP and in turn, it has never been harder to keep focus. When new features always feel like they're …

Could LLMs encourage new programming languages?

My hunch is that existing LLMs make it easier to build a new programming language in a way that captures new developers. Most programming languages are similar enough to existing …

Autogen vs. Crew AI: Choosing the right agentic framework

Build autonomous AI agents with Autogen and Crew AI. Learn how agentic AI enables multi-agent systems, tools, and workflows in action.

Understanding prompt injections: a frontier security challenge

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も大きな特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Using Codex CLI with gpt-oss:120b on an NVIDIA DGX Spark via Tailscale

Inspired by a YouTube comment I wrote up how I run OpenAI's Codex CLI coding agent against the gpt-oss:120b model running in Ollama on my NVIDIA DGX Spark via a …

You should write an agent

Thomas Ptacek on the Fly blog: Agents are the most surprising programming experience I’ve had in my career. Not because I’m awed by the magnitude of their powers — I …

Release v3.30.3

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.30.3では、いくつかの新機能とバグ修正が行われた。新たに「kimi-k2-thinking」モデルがMoonshotプロバイダーに追加され、空のアシスタント応答に対する自動再試行機能が実装された。また、ストリーミングが無効な場合にOpenAI互換プロバイダーでシステムロールを使用する修正や、キューにあるメッセージでのattempt_completion時に通知音を防ぐ修正も行われた。さらに、アーキテクトフォールバックを用いたインポートモードへの自動切り替え機能や、MiniMax-M2-Stableモデルの追加、プロンプトキャッシングの有効化が行われた。主なチャットビューの差分表示が改善され、ホーム画面のビジュアルも向上した。ドキュメントでは、エラーと繰り返し制限を無効にする設定についての明確化がなされた。 • 新機能として「kimi-k2-thinking」モデルがMoonshotプロバイダーに追加された。 • 空のアシスタント応答に対する自動再試行機能が実装された。 • ストリーミングが無効な場合にOpenAI互換プロバイダーでシステムロールを使用する修正が行われた。 • キューにあるメッセージでのattempt_completion時に通知音を防ぐ修正が行われた。 • アーキテクトフォールバックを用いたインポートモードへの自動切り替え機能が追加された。 • MiniMax-M2-Stableモデルが追加され、プロンプトキャッシングが有効化された。 • 主なチャットビューの差分表示が改善された。 • ホーム画面のビジュアルが向上した。

Quoting Ben Stolovitz

My trepidation extends to complex literature searches. I use LLMs as secondary librarians when I’m doing research. They reliably find primary sources (articles, papers, etc.) that I miss in my …

SGLang Diffusion: Accelerating Video and Image Generation

<p>We are excited to introduce SGLang Diffusion, which brings SGLang's state-of-the-art performance to accelerate image and video generation for diffusion mo...

Kimi K2 Thinking

Chinese AI lab Moonshot's Kimi K2 established itself as one of the largest open weight models - 1 trillion parameters - back in July. They've now released the Thinking version, …

langchain==1.0.4

この記事は、Langchainのバージョン1.0.4のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、いくつかのバグ修正と新機能が追加されました。具体的には、条件付きエッジのトレースを行わない修正、成功した実行時のみスレッドカウントを増加させる修正、ツール呼び出し制限ミドルウェアの強化が含まれています。また、モデルプロファイルをオプションの依存関係として追加し、最新のAnthropicモデルを使用するように変更されています。これにより、Langchainの機能が向上し、より安定した動作が期待されます。 • Langchainのバージョン1.0.4がリリースされた。 • 条件付きエッジのトレースを行わない修正が行われた。 • 成功した実行時のみスレッドカウントを増加させる修正が追加された。 • ツール呼び出し制限ミドルウェアがより堅牢になった。 • モデルプロファイルがオプションの依存関係として追加された。 • 最新のAnthropicモデルを使用するように変更された。

Quoting Nathan Lambert

At the start of the year, most people loosely following AI probably knew of 0 [Chinese] AI labs. Now, and towards wrapping up 2025, I’d say all of DeepSeek, Qwen, …

AI dev tool power rankings & comparison [Nov 2025]

Compare the top AI development tools and models of November 2025. View updated rankings, feature breakdowns, and find the best fit for you.

Introducing the File Search Tool in Gemini API

File Search is a fully managed Retrieval Augmented Generation (RAG) system built directly into the Gemini API.

DS-STAR: A state-of-the-art versatile data science agent

DS-STARは、データサイエンスのさまざまなタスクを自動化する最先端のエージェントであり、統計分析から可視化、データ処理まで幅広く対応します。このエージェントは、DABStepベンチマークでの優れたパフォーマンスを示しています。データサイエンスは、膨大なデータを意味のある洞察に変換する重要な分野ですが、プロセスは複雑で専門知識を必要とします。DS-STARは、自然言語の質問を実行可能なコードに変換する自律的なデータサイエンスエージェントを目指しています。DS-STARは、（1）さまざまなデータ形式から文脈を自動的に抽出するデータファイル分析モジュール、（2）各ステップの計画の十分性を評価するLLMベースの検証ステージ、（3）フィードバックに基づいて初期計画を反復的に洗練するプロセスを導入しています。これにより、DS-STARは複雑な分析を行い、複数のデータソースから検証可能な洞察を引き出すことができます。 • DS-STARはデータサイエンスのタスクを自動化するエージェントである。 • 統計分析、可視化、データ処理など、さまざまなデータ形式に対応。 • DABStepベンチマークでの優れたパフォーマンスを示す。 • データファイル分析モジュールが多様なデータ形式から文脈を抽出。 • LLMベースの検証ステージが計画の十分性を評価。 • フィードバックに基づく反復的な計画プロセスを採用。 • 複数のデータソースからの検証可能な洞察を提供。

Transform your MCP architecture: Unite MCP servers through AgentCore Gateway

Earlier this year, we introduced Amazon Bedrock AgentCore Gateway, a fully managed service that serves as a centralized MCP tool server, providing a unified interface where agents can discover, access, and invoke tools. Today, we're extending support for existing MCP servers as a new target type in AgentCore Gateway. With this capability, you can group multiple task-specific MCP servers aligned to agent goals behind a single, manageable MCP gateway interface. This reduces the operational complexity of maintaining separate gateways, while providing the same centralized tool and authentication management that existed for REST APIs and AWS Lambda functions.

AI and learning: A new chapter for students and educators

How Google approaches AI and education, from our tools to our commitment to responsibility.

Google Finance adds AI features for research, earnings and more

Learn more about the new Google Finance, including new features like Deep Search and prediction markets data.

checkpointpostgres==3.0.1

この記事は、GitHub上のlangchain-aiのリポジトリにおけるcheckpointpostgresのバージョン3.0.1のリリースについて説明しています。このリリースでは、主に以下の変更が行われました。まず、checkpoint-postgresのバージョンが3.0.1に引き上げられ、非同期のPGチェックポイント移行が冪等性を持つように修正されました。また、ormspackの最小バージョンが更新され、OPT_REPLACE_SURROGATESが追加されました。これにより、データベースの移行や管理がより効率的に行えるようになります。 • checkpointpostgresのバージョンが3.0.1に引き上げられた • 非同期PGチェックポイント移行が冪等性を持つように修正された • ormspackの最小バージョンが更新された • OPT_REPLACE_SURROGATESが追加された • データベースの移行や管理が効率的になる

Code research projects with async coding agents like Claude Code and Codex

I’ve been experimenting with a pattern for LLM usage recently that’s working out really well: asynchronous code research tasks. Pick a research question, spin up an asynchronous coding agent and …

Fusion 1.0 - The First AI Agent for Product, Design, and Code

Fusion 1.0 is the first AI agent for product, design and code that builds, learns and ships features across your stack from idea to production.

From Pilot to Practice: How BBVA Is Scaling AI Across the Organization

BBVA is reimagining how employees work with ChatGPT Enterprise, embedding AI into everyday operations. The bank has saved hours per week per employee, created 20,000+ Custom GPTs, and achieved up to 80% efficiency gains.

Release v3.30.2

RooCodeIncのRoo-Codeリポジトリのリリースv3.30.2では、いくつかの重要な修正と新機能が追加されました。UIのタスクキャンセル時のちらつきを解消し、Bedrockモデルのグローバル推論サポートを追加しました。また、OpenRouterサポートにQwen3埋め込みモデル（0.6Bおよび4B）を追加しました。Dev ContainersでのGIT_DIR設定時の不正なコミット位置を修正し、スクロール可能リストの上部に固定されたモデルを維持するようにしました。さらに、Opusの最大トークン数を8Kから32Kに更新し、Claude Sonnet 4.5をデフォルトのキー提供者として設定しました。これらの変更により、ユーザーエクスペリエンスが向上し、モデルの管理がより効率的になります。 • UIのタスクキャンセル時のちらつきを解消した • Bedrockモデルのグローバル推論サポートを追加した • OpenRouterサポートにQwen3埋め込みモデルを追加した • Dev Containersでの不正なコミット位置を修正した • スクロール可能リストの上部に固定されたモデルを維持するようにした • Opusの最大トークン数を8Kから32Kに更新した • Claude Sonnet 4.5をデフォルトのキー提供者として設定した

KernelFalcon: Autonomous GPU Kernel Generation via Deep Agents

KernelFalconは、GPUカーネルを生成するための深層エージェントアーキテクチャであり、階層的なタスク分解、決定論的な制御プレーン、早期勝利の並列探索、ツールの使用、持続的なメモリと可観測性を組み合わせています。このシステムは、250のL1/L2/L3 KernelBenchタスクにおいて100%の正確性を達成した初のオープンエージェントシステムです。KernelFalconは、PyTorchのセマンティクスを保持しつつ、最適化されたTritonカーネルを生成するコードからコードへのシステムです。従来の静的なグラフベースのコンパイラとは異なり、Pythonのセマンティクスを保持し、動的な形状やデータ依存のルーティングを有効にします。KernelAgentは候補カーネルをコンパイルし、テストし、最初に数値的に正しいカーネルを早期に見つけ出します。これにより、より広範なカバレッジと現実的なパフォーマンスが実現されます。 • KernelFalconはGPUカーネル生成のための深層エージェントアーキテクチャである。 • 100%の正確性を持つ初のオープンエージェントシステムである。 • PyTorchのセマンティクスを保持しつつ、最適化されたTritonカーネルを生成する。 • 従来のコンパイラの限界を克服するために、動的な形状やデータ依存のルーティングをサポート。 • KernelAgentは候補カーネルをコンパイルし、数値的に正しいカーネルを早期に見つける。 • 並列探索と実行ベースの検証を使用して、実際にGPU上で動作するカーネルを提供。 • タスクを明確に分解し、LLMの失敗モードを減少させる。

Introducing the Teen Safety Blueprint

Discover OpenAI’s Teen Safety Blueprint—a roadmap for building AI responsibly with safeguards, age-appropriate design, and collaboration to protect and empower young people online.

AI progress and recommendations

AI is unlocking new knowledge and capabilities. Our responsibility is to guide that power toward broad, lasting benefit.

Open Source AI Editor: Second Milestone

Ghost text suggestions are now open source as part of the Copilot Chat extension - the second milestone in making VS Code an open source AI editor.

Hybrid Models as First-Class Citizens in vLLM

この記事では、vLLMにおけるハイブリッドモデルの重要性とその進化について説明しています。大規模言語モデルは、注意メカニズムのスケーリング限界に直面しており、特に長いシーケンスに対する効率的な推論が求められています。ハイブリッドモデル（例：Qwen3-Next、Nemotron Nano 2など）は、注意と他のメカニズムを組み合わせることで、モデリングの質を保ちながら長シーケンスの推論を可能にします。vLLMコミュニティでは、これらのハイブリッドモデルが実験的な手法から正式にサポートされるようになり、性能向上が期待されています。特に、長いシーケンスが必要な実世界のワークロード（例：情報検索を用いた生成）において、ハイブリッドモデルは重要な役割を果たします。 • 大規模言語モデルは注意メカニズムのスケーリング限界に直面している。 • ハイブリッドモデルは注意と他のメカニズムを組み合わせ、長シーケンスの推論を効率化する。 • vLLM V1ではハイブリッドモデルが正式にサポートされ、性能向上が期待される。 • 長いシーケンスは実世界のワークロードにおいて必要不可欠である。 • 情報検索を用いた生成（RAG）などのパターンが長いシーケンスを必要とする。

2025-11-05

この記事は、mastra-aiのリリースノートに関するもので、2025年11月5日に公開された内容をまとめています。このリリースは主にバグ修正と安定性の向上に焦点を当てており、AI-SDKにおいてメッセージの重複排除やlastMessageIdsの保持に関する問題が解決されました。また、サスペンド/レジューム操作やカスタムデータ書き込みのサポートが追加され、ネットワークデータが適切にデータパーツとして表示されるようになりました。バンドルに関しては、reflect-metadataパッケージのバンドリング問題が完全に解決され、Mastraサーバーでのランタイムクラッシュを回避するために、パッケージを外部としてマークする必要がなくなりました。 • バグ修正と安定性向上に焦点を当てたリリース • AI-SDKでのメッセージ重複排除とlastMessageIds保持の問題解決 • サスペンド/レジューム操作とカスタムデータ書き込みのサポート追加 • ネットワークデータがデータパーツとして適切に表示されるようになった • reflect-metadataパッケージのバンドリング問題が解決され、ランタイムクラッシュを回避できるようになった

How CRED is tapping AI to deliver premium customer experiences

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

0.61.0 - 2025-11-05

この記事は、OpenHandsのバージョン0.61.0のリリースノートを提供しています。このリリースは2025年11月5日に行われ、主にいくつかの変更と新しい貢献者の追加が含まれています。具体的には、ターミナルタブが読み取り専用に変更され、Jupyterタブが削除されました。また、新たに4人の貢献者がこのリリースに参加しています。これにより、プロジェクトの進行状況やコミュニティの成長が示されています。 • ターミナルタブが読み取り専用に変更された • Jupyterタブが削除された • 新たに4人の貢献者がプロジェクトに参加した • リリース日は2025年11月5日 • バージョン0.61.0は13のコミットを含む

v0.18.2 Patch Release

DeepSpeedのv0.18.2パッチリリースでは、いくつかの重要な変更が行われました。主な更新内容には、0.18.1リリース後のバージョン更新、torchのautocastとZeRO3におけるfp32ウェイトの重複排除、Ulyssesの追加API、可変シーケンス長に関するより直感的なAPIの提供、fused_optimizer.pyにおけるオーバーフロー処理の修正、extra_large_param_to_reduceにおけるcomm_dtypeのバグ修正、UlyssesSPのTiledMLPドキュメントの更新、0次元テンソルスライスのバグ修正、pytorch-profiler.mdドキュメントの誤字修正、READMEのリフレッシュが含まれています。これらの変更は、DeepSpeedのパフォーマンスと使いやすさを向上させることを目的としています。 • v0.18.2リリースでは、0.18.1リリース後のバージョン更新が行われた。 • torchのautocastとZeRO3におけるfp32ウェイトの重複を排除した。 • Ulyssesに追加APIが導入された。 • 可変シーケンス長に関するより直感的なAPIが提供された。 • fused_optimizer.pyにおけるオーバーフロー処理の修正が行われた。 • extra_large_param_to_reduceにおけるcomm_dtypeのバグが修正された。 • UlyssesSPのTiledMLPドキュメントが更新された。 • READMEがリフレッシュされ、誤字が修正された。

Driving ROI with Azure AI Foundry and UiPath: Intelligent agents in real-world healthcare workflows

Azure AI Foundry and UiPath automate healthcare—streamlining radiology, managing findings, and improving outcomes for better ROI.

How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs

In this post, we show you how Amazon Search optimized GPU instance utilization by leveraging AWS Batch for SageMaker Training jobs. This managed solution enabled us to orchestrate machine learning (ML) training workloads on GPU-accelerated instance families like P5, P4, and others. We will also provide a step-by-step walkthrough of the use case implementation.

Improving Structured Outputs in the Gemini API

Today, we're announcing enhancements to Structured Outputs in the Gemini API.

Why We Rebuilt LangChain’s Chatbot and What We Learned

By Liam Bush Background Every successful platform needs reliable support, but we realized our own team was spending hours tracking down answers to technical questions. This friction wasn't just slowing down our engineers—it was a critical bottleneck for our users. We set out to solve this using the very

Forecasting the future of forests with AI: From counting losses to predicting risk

この記事では、AIを活用した初の深層学習ベンチマーク「ForestCast」を紹介し、森林伐採リスクの予測に関する新たなアプローチを提案しています。森林は気候や生態系において重要な役割を果たしていますが、世界中で急速に失われています。従来の手法は過去のデータに基づいていましたが、ForestCastは衛星データを用いて未来のリスクを予測することを目指しています。この新しいアプローチは、地域に依存せず、将来的にデータが更新されても適用可能です。記事では、森林伐採の予測が難しい理由や、従来の手法の限界についても触れています。最終的に、すべてのデータを公開し、コミュニティがこの研究を再現し、発展させることを目指しています。 • 森林伐採リスクの予測に関する新しい深層学習ベンチマーク「ForestCast」を発表 • 従来の手法は過去のデータに依存していたが、未来のリスクを予測することが可能に • 衛星データを用いた純粋なアプローチで、地域に依存せず、将来的にデータが更新可能 • 従来の手法は入力マップが不完全で、地域ごとに別々に組み立てる必要があった • 新しいアプローチは、精度が向上し、再現性が高い • 森林伐採の予測が難しい理由として、経済的、政治的、環境的要因の複雑さを挙げている • すべてのデータを公開し、コミュニティが研究を再現しやすくすることを目指している

How Chime is redefining marketing through AI

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Microsoft strengthens sovereign cloud capabilities with new services

Discover new Microsoft digital sovereignty capabilities and upcoming features across AI, security, and productivity, to address sovereign cloud needs.

1 million business customers putting AI to work

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Quoting @belligerentbarbies

I'm worried that they put co-pilot in Excel because Excel is the beast that drives our entire economy and do you know who has tamed that beast? Brenda. Who is …

1.3.3

この記事は、GitHub上のchromaプロジェクトのバージョン1.3.3のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2025年11月5日に行われ、主に3つのコミットが含まれています。主な変更点としては、web同期のドキュメント更新、ログサービスの最大同時ストリーム数の増加、Python用のchroma_bm25埋め込み関数の追加、カスタムプロンプトやタスクに対するQwen EFの水和修正が挙げられます。リリースには、PIPパッケージやDockerHubイメージも含まれています。 • リリースバージョンは1.3.3で、2025年11月5日に公開された。 • 主な変更点には、web同期のドキュメント更新が含まれる。 • ログサービスの最大同時ストリーム数が増加した。 • Python用のchroma_bm25埋め込み関数が追加された。 • カスタムプロンプトやタスクに対するQwen EFの水和修正が行われた。

A Unified Experience for all Coding Agents

Agents took over VS Code in 2025. We released agent mode for VS Code, integration for the Copilot coding agent, and the new GitHub Copilot CLI. But Copilot is not the only agent game in town. There are now more coding agents than ever, including options from OpenAI and Anthropic.

Code execution with MCP: Building more efficient agents

When I wrote about Claude Skills I mentioned that I don't use MCP at all any more when working with coding agents - I find CLI utilities and libraries like …

checkpoint==3.0.1

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるリリースチェックポイント3.0.1についての情報を提供しています。このリリースは2021年11月4日に行われ、主な変更点として、ormsgpackの最小境界の更新とOPT_REPLACE_SURROGATESの追加が含まれています。また、README内のチェックポイントインターフェース仕様の更新や、事前構築用のコア依存関係のバンプも行われています。これにより、ユーザーは最新の機能や修正を利用できるようになります。 • リリースバージョンは3.0.1である • 主な変更点はormsgpackの最小境界の更新とOPT_REPLACE_SURROGATESの追加 • README内のチェックポイントインターフェース仕様が更新された • 事前構築用のコア依存関係がバンプされた • リリース日は2021年11月4日である

Release v3.30.1

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.30.1では、OpenRouter Mistralモデルの埋め込み次元を3072から1536に修正するバグ修正が行われた。また、タスクの再開に問題を引き起こした以前のUIフリッカー修正が元に戻された。これらの変更は、ユーザーからのフィードバックに基づいて行われたもので、特に@daniel-lxsと@mrubensの貢献が挙げられている。 • OpenRouter Mistralモデルの埋め込み次元を3072から1536に修正した。 • 以前のUIフリッカー修正を元に戻したことで、タスクの再開に関する問題が解決された。 • このリリースはユーザーからのフィードバックに基づいて行われた。 • 主な貢献者は@daniel-lxsと@mrubensである。

Iterate faster with Amazon Bedrock AgentCore Runtime direct code deployment

Amazon Bedrock AgentCore is an agentic platform for building, deploying, and operating effective agents securely at scale. Amazon Bedrock AgentCore Runtime is a fully managed service of Bedrock AgentCore, which provides low latency serverless environments to deploy agents and tools. It provides session isolation, supports multiple agent frameworks including popular open-source frameworks, and handles multimodal […]

Automatic code reviews with OpenAI Codex

Maja Trębacz and Romain Huet show you how to set up Codex to automatically review new pull requests in GitHub and in the Codex CLI, and discuss the research approach we used to train our models to generate quality code reviews. Timestamps: 00:00 Intro 01:23 Automatic code review in GitHub 02:34 Codex code review vs static analysis 03:31 Training models for high-signal code reviews 04:18 How OpenAI uses Codex code review 05:57 Customizing code review with AGENTS.md 06:58 Code reviews in the Codex CLI Try it yourself: Code review: http://chatgpt.com/codex/code-review Learn more: Codex: openai.com/codex Developer docs: https://developers.openai.com/codex/cloud/code-review

The latest AI news we announced in October

Here are Google’s latest AI updates from October 2025

Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design

この記事では、太陽光発電の衛星コンステレーションを用いたスケーラブルなAIインフラシステムの設計について探求しています。プロジェクトSuncatcherは、TPUを搭載した衛星が自由空間光リンクで接続され、宇宙での機械学習計算を拡張することを目指しています。太陽は地球上の電力生産の100兆倍以上のエネルギーを放出し、適切な軌道では太陽光パネルが地上の8倍の生産性を持つことができます。このシステムは、ネットワーク化された衛星のコンステレーションで構成され、データセンター規模のインターサテライトリンクを実現するための技術的課題に取り組んでいます。特に、数十テラビット毎秒の通信を可能にするために、衛星を非常に近いフォーメーションで飛行させる必要があります。初期の研究成果は、800 Gbpsの双方向伝送を達成したことを示しています。 • 太陽光発電の衛星コンステレーションを用いたAIインフラの設計 • TPUを搭載した衛星が自由空間光リンクで接続される • 太陽は地球上の電力生産の100兆倍以上のエネルギーを放出 • 衛星はデータセンター規模のインターサテライトリンクを実現する必要がある • 数十テラビット毎秒の通信を可能にするため、衛星を近いフォーメーションで飛行させる • 初期の研究で800 Gbpsの双方向伝送を達成した

MCP Colors: Systematically deal with prompt injection risk

Tim Kellogg proposes a neat way to think about prompt injection, especially with respect to MCP tools. Classify every tool with a color: red if it exposes the agent to …

Microsoft named a Leader in IDC MarketScape for AI-Enabled Large Enterprise ERP Applications

Learn why Microsoft’s full-stack AI ERP strategy sets it apart in the IDC MarketScape. Discover customer success stories and future-ready solutions.

I tried OpenAI’s AgentKit: Does it make Zapier and n8n obsolete?

Examine AgentKit, Open AI's new tool for building agents. Conduct a side-by-side comparison with n8n by building AI agents with each tool.

A Jarvis for everyone: AI agents as new interfaces

Discover how AI agents and the Model Context Protocol (MCP) are redefining user interfaces, transforming apps into intelligent, conversational systems.

Brazil’s AI moment is here

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

1.3.2

この記事は、GitHub上のchromaプロジェクトのバージョン1.3.2のリリースノートを提供しています。このリリースでは、いくつかのバグ修正と機能強化が行われました。具体的には、空のログによる再構築コンパクションジョブの修正、JavaScriptパッケージリストへのQwenの追加、検索APIにおけるスパース自動埋め込みクエリの修正が含まれています。リリース日は2025年11月4日で、関連するPIPパッケージやDockerHubイメージも提供されています。 • バージョン1.3.2のリリースノート • 空のログによる再構築コンパクションジョブのバグ修正 • JavaScriptパッケージリストへのQwenの追加 • 検索APIにおけるスパース自動埋め込みクエリの修正 • リリース日は2025年11月4日 • 関連するPIPパッケージとDockerHubイメージの提供

Quoting Steve Francia

Every time an engineer evaluates a language that isn’t “theirs,” their brain is literally working against them. They’re not just analyzing technical trade offs, they’re contemplating a version of themselves …

Release v3.30.0

RooCodeIncのRoo-Codeのバージョン3.30.0がリリースされ、いくつかの新機能と修正が追加されました。新機能としては、OpenRouterの埋め込みプロバイダーのサポート、FireworksプロバイダーへのGLM-4.6モデルとMiniMax M2モデルの追加、API履歴に推論を含めるためのpreserveReasoningフラグの追加が含まれています。また、メッセージロスを防ぐための修正や、GLM 4.6用の推論内容のキャプチャ、OAuth中の新しいRequestyプロファイルの作成、タスクキャンセル後の再開を可能にするためのUIのちらつきを防ぐ修正も行われました。これにより、ユーザー体験が向上し、システムの安定性が強化されました。 • 新機能としてOpenRouter埋め込みプロバイダーのサポートが追加された。 • FireworksプロバイダーにGLM-4.6モデルとMiniMax M2モデルが追加された。 • API履歴に推論を含めるためのpreserveReasoningフラグが追加された。 • メッセージロスを防ぐための修正が行われた。 • GLM 4.6用の推論内容をキャプチャする修正が行われた。 • OAuth中に新しいRequestyプロファイルを作成する修正が行われた。 • タスクキャンセル後の再開を可能にするためのUIのちらつきを防ぐ修正が行われた。

'No Free Lunch: Deconstruct Efficient Attention with MiniMax M2'

<p>We are excited to announce day-one support for the new flagship model, MiniMax M2, on SGLang. The MiniMax M2 redefines efficiency for agents: it is a comp...

cli==0.4.7

この記事は、GitHub上で公開されているlangchain-aiのlanggraphリポジトリにおけるCLI（コマンドラインインターフェース）のバージョン0.4.7のリリースについて説明しています。リリース日は2023年11月3日で、前のバージョン0.4.6からの変更点が記載されていますが、具体的な変更内容は示されていません。また、リリースに関連するアセットが2つ存在することが言及されていますが、詳細は不明です。全体として、CLIの新しいバージョンのリリース情報が中心となっています。 • CLIのバージョン0.4.7がリリースされた • リリース日は2023年11月3日 • 前のバージョン0.4.6からの変更点は不明 • 関連するアセットが2つ存在するが詳細は不明

Introducing IndQA

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

cli-1.2.1

この記事は、GitHub上のchroma-coreリポジトリにおけるcli-1.2.1のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2023年11月3日に行われ、CLI（コマンドラインインターフェース）の最新バージョンが公開されました。リリースには、6つのアセットが含まれており、GitHubの検証された署名で作成されたことが確認されています。記事は、リリースの詳細や変更点については具体的に言及していませんが、CLIのバージョン管理に関する基本的な情報を提供しています。 • CLIの最新バージョンcli-1.2.1が2023年11月3日にリリースされた • リリースには6つのアセットが含まれている • リリースはGitHubの検証された署名で作成された • 具体的な変更点や新機能については言及されていない

cli==0.4.6

この記事は、GitHub上で公開されているlangchain-aiのlanggraphリポジトリにおけるcliのバージョン0.4.6のリリースについて説明しています。このリリースでは、cliのビルドキット構文指示を追加し、テストを更新する修正が行われました。また、cliの設定スキーマも更新されています。これにより、ユーザーはより効率的にcliを使用できるようになります。 • cliのバージョン0.4.6がリリースされた • ビルドキット構文指示が追加された • テストが更新された • cliの設定スキーマが更新された • ユーザーの効率的な使用が促進される

How Switchboard, MD automates real-time call transcription in clinical contact centers with Amazon Nova Sonic

In this post, we examine the specific challenges Switchboard, MD faced with scaling transcription accuracy and cost-effectiveness in clinical environments, their evaluation process for selecting the right transcription solution, and the technical architecture they implemented using Amazon Connect and Amazon Kinesis Video Streams. This post details the impressive results achieved and demonstrates how they were able to use this foundation to automate EMR matching and give healthcare staff more time to focus on patient care.

Quoting MiniMax

Interleaved thinking is essential for LLM agents: it means alternating between explicit reasoning and tool use, while carrying that reasoning forward between steps.This process significantly enhances planning, self‑correction, and reliability …

langchain-tests==1.0.1

この記事は、GitHub上で公開されたlangchain-testsのバージョン1.0.1に関するリリースノートです。このリリースでは、主に標準テストに関する修正が行われています。具体的には、マルチモーダルテストの更新、エージェントループテストにおけるツールの説明の修正、README内のAPIリファレンスリンクの更新などが含まれています。また、Python 3.14のサポートがさまざまなプロジェクトで追加されました。これにより、ユーザーは最新のPythonバージョンでの互換性を確保できます。 • バージョン1.0.1では標準テストに関する修正が行われた • マルチモーダルテストの更新が含まれている • エージェントループテストにおけるツールの説明が修正された • README内のAPIリファレンスリンクが更新された • Python 3.14のサポートが追加された

langchain-core==1.0.3

この記事は、Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.3のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、いくつかの変更が行われており、特にツールモジュールのドキュメントが改善され、BaseChatModelにプロファイルプロパティが追加されました。また、最新のAnthropicモデルを使用するためのモデルIDの利用が促進されています。これにより、Langchainの機能が向上し、ユーザーがより効果的にAIモデルを利用できるようになります。 • Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.3がリリースされた。 • ツールモジュールのドキュメントが改善された。 • BaseChatModelにプロファイルプロパティが追加された。 • 最新のAnthropicモデルを使用するためのモデルIDが導入された。 • これにより、Langchainの機能が向上し、ユーザーの利便性が増す。

langchain-openai==1.0.2

この記事は、GitHub上で公開されたlangchain-openaiのバージョン1.0.2に関するリリースノートを提供しています。このリリースでは、主に以下の変更が行われました。まず、マルチモーダルテストの更新が行われ、いくつかのテストが不安定であることがマークされました。また、ChatOpenAIテストにおいてTypeErrorを解決するために、pytest.warns(None)をwarnings.catch_warningsに置き換える修正が加えられました。さらに、テストで使用されるモデルの更新や、ストリーミングエラーに関するユニットテストの追加も行われています。全体として、コードのクリーンアップやリンクの修正も含まれています。 • バージョン1.0.2のリリースにおける主な変更点が記載されている • マルチモーダルテストの更新が行われた • いくつかのテストが不安定であることがマークされた • ChatOpenAIテストでのTypeErrorを解決するための修正が行われた • テストで使用されるモデルが更新された • ストリーミングエラーに関するユニットテストが追加された • コードのクリーンアップやリンクの修正が行われた

2025-10-28

この記事は、mastra-aiのリリースノートに関するもので、特に@mastra/coreのツールスキーマバリデーションに関する重要なバグ修正が強調されています。このバグは、ツールの入力バリデーションが元のZodスキーマを使用していたため、LLM（大規模言語モデル）が変換されたバージョンを受け取った際に発生しました。このため、OpenAI o3やClaude 3.5 Haikuなどのモデルが有効な応答を送信しても、バリデーションに失敗することがありました。修正により、バリデーションはLLMに送信されたスキーマ互換の処理済みスキーマを使用するようになり、この不一致が解消されました。その他にも、エクスポーターのインポート問題の修正や、エージェントのオプションをワークフローのステップとしてラップする際の設定が可能になる機能追加が行われています。 • @mastra/coreのツールスキーマバリデーションにおけるバグ修正 • LLMが送信する応答のバリデーション失敗を解消 • OpenAI o3やClaude 3.5 Haikuとの互換性向上 • エクスポーターのインポート問題の修正 • エージェントのオプションをワークフローのステップとして設定可能に

AWS and OpenAI announce multi-year strategic partnership

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

'No Free Lunch: Deconstruct Efficient Attention with MiniMax M2'

<p>We are excited to announce day-one support for the new flagship model, MiniMax M2, on SGLang. The MiniMax M2 redefines efficiency for agents: it is a comp...

Optimizing GPT-OSS on NVIDIA DGX Spark: Getting the Most Out of Your Spark

<p>We’ve got some exciting updates about the <strong>NVIDIA DGX Spark</strong>! In the week following the official launch, we collaborated closely with NVIDI...

New prompt injection papers: Agents Rule of Two and The Attacker Moves Second

Two interesting new papers regarding LLM security and prompt injection came to my attention this weekend. Agents Rule of Two: A Practical Approach to AI Agent Security The first is …

PyCon US 2026 call for proposals is now open

PyCon US is coming to the US west coast! 2026 and 2027 will both be held in Long Beach, California - the 2026 conference is set for May 13th-19th next …

🥇Top AI Papers of the Week

The Top AI Papers of the Week (October 27 - November 2)

How I Use Every Claude Code Feature

Useful, detailed guide from Shrivu Shankar, a Claude Code power user. Lots of tips for both individual Claude Code usage and configuring it for larger team projects. I appreciated Shrivu's …

Claude Code Can Debug Low-level Cryptography

Go cryptography author Filippo Valsorda reports on some very positive results applying Claude Code to the challenge of implementing novel cryptography algorithms. After Claude was able to resolve a "fairly …

October 2025 sponsors-only newsletter

I just hit send on the October edition of my sponsors-only monthly newsletter. If you are a sponsor (or if you start a sponsorship now) you can access a copy …

Release v3.29.5

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.29.5では、Qdrantのcodebase_searchエラーを解決するために、typeフィールドのキーワードインデックスを追加する修正が行われた。また、プロバイダースタイル間のコストとトークンの追跡を修正し、正確な使用メトリクスを確保するための改善も含まれている。これらの修正は、開発者がより効率的にコードを管理し、使用状況を正確に把握できるようにすることを目的としている。 • Qdrantのcodebase_searchエラーを解決するために、typeフィールドのキーワードインデックスを追加した。 • プロバイダースタイル間のコストとトークンの追跡を修正し、正確な使用メトリクスを確保した。 • これにより、開発者はコード管理が効率的になり、使用状況を正確に把握できる。

🤖 AI Agents Weekly: MiniMax-M2, Cursor 2.0, SWE-1.5, Agent Data Protocol, Kimi CLI

MiniMax-M2, Cursor 2.0, SWE-1.5, Agent Data Protocol, Kimi CLI

cli==0.4.5

この記事は、GitHub上で公開されているlangchain-aiのlanggraphリポジトリにおけるCLI（コマンドラインインターフェース）のバージョン0.4.5のリリースについて説明しています。このリリースでは、Python 3.14のサポートが追加されました。具体的には、CLIの機能向上が図られ、ユーザーが新しいPythonバージョンを利用できるようになっています。リリース日は2023年11月1日で、前のバージョン0.4.4からの変更点が記載されています。 • CLIのバージョン0.4.5がリリースされた • Python 3.14のサポートが追加された • リリース日は2023年11月1日 • 前のバージョン0.4.4からの変更点が含まれている

Mastra Changelog 2025-11-01

Agent Studio, 1.0 Release Preparation, and more.

Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1

Enterprises in regulated industries often need mathematical certainty that every AI response complies with established policies and domain knowledge. Regulated industries can’t use traditional quality assurance methods that test only a statistical sample of AI outputs and make probabilistic assertions about compliance. When we launched Automated Reasoning checks in Amazon Bedrock Guardrails in preview at […]

1.0.5-cli - 2025-10-31

この記事は、OpenHandsプロジェクトのリリース1.0.5-cliに関するもので、2025年10月31日に公開された最新の更新情報を提供しています。このリリースでは、ユーザーが会話を開始する前に設定を構成できるようにする修正が含まれています。また、会話が突然終了するエラーを修正するための変更も行われており、これにはユーザーがllm設定を再構成する必要があります。リリースには、2つのコミットが含まれており、これらの修正は主にユーザーエクスペリエンスの向上を目的としています。 • ユーザーが会話開始前に設定を構成できるようにする修正が追加された。 • 会話が突然終了するエラーを修正した。 • 修正にはユーザーがllm設定を再構成する必要がある。 • リリースには2つのコミットが含まれている。

Monster Manor by Sora 2

Happy Halloween from Sora and the monsters of Monster Manor. Created using characters, now available in the Sora app.

langchain-model-profiles==0.0.2

この記事は、GitHub上で公開されたlangchain-model-profilesのバージョン0.0.2のリリースについて説明しています。このリリースでは、前のバージョン0.0.1からの変更点として、より多くのプロバイダーをサポートする機能が追加されました。リリース日は2023年10月31日で、GitHubの署名付きコミットとして作成されています。 • langchain-model-profilesのバージョン0.0.2がリリースされた • 新機能として、より多くのプロバイダーをサポート • リリース日は2023年10月31日 • 前のバージョン0.0.1からの変更点が含まれている • GitHubの署名付きコミットとして作成された

Curiosity-driven blogging

My piece this morning about the Marimo acquisition is an example of a variant of a TIL - I didn't know much about CoreWeave, the acquiring company, so I poked …

Custom Intelligence: Building AI that matches your business DNA

In 2024, we launched the Custom Model Program within the AWS Generative AI Innovation Center to provide comprehensive support throughout every stage of model customization and optimization. Over the past two years, this program has delivered exceptional results by partnering with global enterprises and startups across diverse industries—including legal, financial services, healthcare and life sciences, […]

Clario streamlines clinical trial software configurations using Amazon Bedrock

This post builds upon our previous post discussing how Clario developed an AI solution powered by Amazon Bedrock to accelerate clinical trials. Since then, Clario has further enhanced their AI capabilities, focusing on innovative solutions that streamline the generation of software configurations and artifacts for clinical trials while delivering high-quality clinical evidence.

langchain-model-profiles==0.0.1

この記事は、GitHub上で公開されたlangchain-model-profilesのバージョン0.0.1のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、いくつかの修正と新機能が追加されました。具体的には、typing-extensionsを明示的な依存関係として追加し、langchain-coreを依存関係から削除しました。また、BaseChatModelにprofileプロパティを追加する機能が実装されました。これにより、langchainモデルのプロファイル管理が改善されることが期待されます。 • langchain-model-profilesの初回リリース • typing-extensionsを明示的な依存関係として追加 • langchain-coreを依存関係から削除 • BaseChatModelにprofileプロパティを追加 • モデルのプロファイル管理が改善される

1.0.4-cli - 2025-10-31

この記事は、OpenHandsのCLIバージョン1.0.4が2025年10月31日にリリースされたことを報告しています。このリリースでは、OpenHands GUIを起動するためのCLIコマンド（openhands serveコマンド）が修正されました。リリースに関する詳細な情報はGitHubのリポジトリに記載されており、最新のコミット情報も含まれています。 • OpenHandsのCLIバージョン1.0.4がリリースされた • CLIコマンドの修正によりOpenHands GUIが正常に起動できるようになった • リリース日は2025年10月31日 • GitHubリポジトリでの最新のコミット情報が提供されている

Introducing Amazon Bedrock cross-Region inference for Claude Sonnet 4.5 and Haiku 4.5 in Japan and Australia

こんにちは, G’day. The recent launch of Anthropic’s Claude Sonnet 4.5 and Claude Haiku 4.5, now available on Amazon Bedrock, marks a significant leap forward in generative AI models. These state-of-the-art models excel at complex agentic tasks, coding, and enterprise workloads, offering enhanced capabilities to developers. Along with the new models, we are thrilled to announce that […]

CoreWeave adds Marimo to their 2025 acquisition spree

I don't usually cover startup acquisitions here, but this one feels relevant to several of my interests. Marimo (previously) provide an open source (Apache 2 licensed) notebook tool for Python, …

Marimo is Joining CoreWeave

I don't usually cover startup acquisitions here, but this one feels relevant to several of my interests. Marimo (previously) provide an open source (Apache 2 licensed) notebook tool for Python, …

Accelerating the magic cycle of research breakthroughs and real-world applications

この記事では、Google Researchが発表した最新の科学的ブレークスルーと、それらがどのようにAIツールやプラットフォームによって革新を加速しているかについて述べています。特に、Google Earth AI、DeepSomatic、Quantum Echoesの3つのブレークスルーが強調されており、これらは地球科学、ゲノム学、量子コンピューティングの分野での進展を示しています。Earth AIは、地球上の重要な課題に対処するための地理空間AIモデルの集まりであり、ユーザーに前例のないレベルの理解を提供します。DeepSomaticは、がん治療のための精密医療を目指したAIツールであり、科学コミュニティや医療従事者を支援します。これらの研究は、実世界のソリューションを加速し、研究と実世界の影響との間の強力な循環関係を形成しています。 • Google Researchが最新の科学的ブレークスルーを発表した。 • Earth AIは地理空間AIモデルを用いて、地球上の重要な課題に対処する。 • DeepSomaticはがん治療のための精密医療を目指したAIツールである。 • AIツールが研究と実世界の影響を加速する循環関係を形成している。 • Google Earth AIは、ユーザーが複雑な質問をし、平易な言葉で回答を得ることを可能にする。

Release v3.29.4

この記事は、RooCodeIncのRoo-Codeリポジトリのバージョン3.29.4のリリースノートを提供しています。このリリースでは、Minimax Providerの追加や、オートリトライ中のキャンセル時に無限ループを防ぐ修正が行われました。また、既存のQdrantインデックスを再利用する機能や、アクティベーション時のコードインデックス初期化をノンブロッキングにする修正も含まれています。さらに、カスタムパス下のカスタムモードが表示されない問題や、ツールの権限切り替え時にMCPサーバーが再起動しないようにする修正も行われました。新機能として、大規模プロジェクト向けの@ファイル検索の改善や、Cerebrasにzai-glm-4.6モデルを追加し、gpt-oss-120bをデフォルトに設定することが含まれています。 • Minimax Providerの追加 • オートリトライ中のキャンセル時に無限ループを防ぐ修正 • 既存のQdrantインデックスを再利用する機能の強化 • アクティベーション時のコードインデックス初期化をノンブロッキングに修正 • カスタムパス下のカスタムモードが表示されない問題の修正 • ツールの権限切り替え時にMCPサーバーが再起動しないように修正 • 大規模プロジェクト向けの@ファイル検索の改善 • Cerebrasにzai-glm-4.6モデルを追加し、gpt-oss-120bをデフォルトに設定

@browserbasehq/[email protected]

この記事は、GitHub上で公開されている@browserbasehq/stagehandのバージョン3.0.1のリリースに関する情報を提供しています。このリリースには、いくつかのパッチ変更が含まれており、具体的にはクイックスタートドキュメントへのリンク修正、スコープを狭めるセレクタが失敗した際のログ情報の追加、README.mdの更新、v3の変更履歴の追加、エクスポートされたaisdk例クライアントの循環インポートの修正、エージェントにカスタムツールを渡すための例の追加、stagehandパッケージからのAISdkClientの適切なエクスポートが含まれています。 • クイックスタートドキュメントへのリンクが修正された • スコープを狭めるセレクタが失敗した際にログ情報が追加された • README.mdが更新され、v3の変更履歴が追加された • エクスポートされたaisdk例クライアントの循環インポートが修正された • エージェントにカスタムツールを渡すための例が追加された • stagehandパッケージからのAISdkClientが適切にエクスポートされた

Reduce CAPTCHAs for AI agents browsing the web with Web Bot Auth (Preview) in Amazon Bedrock AgentCore Browser

AI agents need to browse the web on your behalf. When your agent visits a website to gather information, complete a form, or verify data, it encounters the same defenses designed to stop unwanted bots: CAPTCHAs, rate limits, and outright blocks. Today, we are excited to share that AWS has a solution. Amazon Bedrock AgentCore […]

langchain-anthropic==1.0.1

この記事は、GitHub上でのlangchain-anthropicのバージョン1.0.1のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、Sonnet 4.5のデフォルトの最大トークン数が追加され、いくつかのバグ修正やテストのクリーンアップが行われました。また、デフォルトモデルの使用に関する更新や、不要なURLチェックの削除、モデル名のエイリアス使用などのリファクタリングも含まれています。さらに、ドキュメントの修正や統合テストの更新も行われています。 • Sonnet 4.5のデフォルトの最大トークン数が追加された • テストのクリーンアップが行われた • デフォルトモデルの使用に関する更新があった • 不要なURLチェックが削除された • モデル名のエイリアス使用が導入された • ドキュメントの修正が行われた • 統合テストの更新が行われた

Introducing: Sora 2 Character Cameos

Now available in the Sora app.

New tools in Google AI Studio to explore, debug and share logs

We’re introducing a new logs and datasets feature in Google AI Studio.

Claude Code updates: When to use Haiku 4.5, Claude Code on web, and more.

We're covering everything new with Claude for developers, including the launch of Claude Code for the Web, Claude Haiku 4.5, and more. Join the Claude Developer Discord - https://anthropic.com/discord Try Claude Code on the Web - https://claude.ai/code 00:02 Claude Code on the Web 00:42 Claude Code on the Web demo 01:26 Claude Haiku 4.5 02:10 When to use Haiku 4.5 02:51 Claude Code on the Web follow-up 03:05 Claude Code on the Web teleport 04:44 Summary

Celebrating makers and innovation at Power Platform Community Conference 2025

Discover how makers are driving AI-powered innovation with Microsoft Power Platform and Copilot Studio at PPCC 2025. Learn more.

Introducing DeepAgents CLI

By Vivek Trivedy We're excited to introduce DeepAgents CLI for coding, research, and building agents with persistent memory. Now you can easily create and run custom DeepAgents directly from the terminal. It supports: * Read, write, and edit files in your project * Execute shell commands with human approval * Search the web

3 ways to navigate changing tariffs with AI agents

Simplify supply chain management by tracking tariffs in real time with a smart automation agent. Learn more.

1.0.3-cli - 2025-10-30

この記事は、OpenHandsのリリース1.0.3-cliに関するもので、2025年10月30日に公開された最新のバージョンについて説明しています。このリリースでは、LLM引数の修正が行われ、非推奨警告が削除されました。また、MCPツールの検証エラーに関するOpenHands SDK依存関係の修正も含まれています。リリースノートには、これらの修正に関する詳細が記載されていますが、具体的な実装方法や技術的な詳細は示されていません。 • LLM引数の修正により非推奨警告が削除された。 • MCPツールの検証エラーに関するOpenHands SDK依存関係の修正が行われた。 • リリースは2025年10月30日に公開された。 • 具体的な実装方法や技術的な詳細は記載されていない。

Expanding Stargate to Michigan

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Introducing Aardvark: OpenAI’s agentic security researcher

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。特に、AIを用いたコード生成やデバッグ支援の機能が強調されており、開発者が効率的に作業を進めるための具体的な手法が紹介されています。また、これらのツールがどのようにして開発プロセスを改善し、エラーを減少させるかについても触れています。さらに、実装方法や使用する際の注意点についても詳しく解説されており、実際の開発現場での適用例が示されています。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • コード生成やデバッグ支援の機能が強調されている • 開発プロセスの改善とエラーの減少に寄与する • 具体的な実装方法や注意点が解説されている • 実際の開発現場での適用例が示されている

Toward provably private insights into AI use

この記事では、機密性の高いフェデレーテッドアナリティクス技術を活用して、デバイス上の生成AI機能に関する洞察を得る方法について詳述しています。特に、個々のデータが検査されず、集約された洞察が匿名であることを保証する新しい「証明可能なプライベートインサイト（PPI）」システムを紹介しています。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）、差分プライバシー（DP）、および信頼できる実行環境（TEE）を利用して、非構造化データを分析します。具体的には、ユーザーのデバイスが分析のためにアップロードするデータを暗号化し、サーバー側でのプライバシーを保護しながら処理を行います。GoogleのRecorderアプリケーションにおいて、Gemmaモデルを使用してRecorderの使用状況に関する洞察を提供することが実施されています。また、外部コミュニティが主張を検証できるように、プライバシーを保護する洞察をオープンソースとして公開しています。 • 機密性の高いフェデレーテッドアナリティクス技術を使用して、デバイス上の生成AI機能に関する洞察を得ることができる。 • 新しい証明可能なプライベートインサイト（PPI）システムを導入し、個々のデータが検査されず、集約された洞察が匿名であることを保証。 • 大規模言語モデル（LLM）、差分プライバシー（DP）、信頼できる実行環境（TEE）を活用して非構造化データを分析。 • ユーザーのデバイスが分析のためにアップロードするデータを暗号化し、プライバシーを保護しながら処理を行う。 • GoogleのRecorderアプリケーションでGemmaモデルを使用して、Recorderの使用状況に関する洞察を提供。 • プライバシーを保護する洞察をオープンソースとして公開し、外部コミュニティが検証できるようにしている。

Quoting François Chollet

To really understand a concept, you have to "invent" it yourself in some capacity. Understanding doesn't come from passive content consumption. It is always self-built. It is an active, high-agency, …

Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model

Today we’re releasing SWE-1.5, the latest in our family of models optimized for software engineering. It is a frontier-size model with hundreds of billions of parameters that achieves near-SOTA coding performance. It also sets a new standard for speed: we partnered with Cerebras to serve it at up to 950 tok/s – 6x faster than Haiku 4.5 and 13x faster than Sonnet 4.5. SWE-1.5 is now available in Windsurf!

Announcing Mastra’s Agent Studio

We've renamed Playground to Studio and it's now shareable with your team.

Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model

Here's the second fast coding model released by a coding agent IDE in the same day - the first was Composer-1 by Cursor. This time it's Windsurf releasing SWE-1.5: Today …

langchain==1.0.3

この記事は、Langchainのバージョン1.0.3のリリースに関するもので、主に変更点や修正内容が記載されています。具体的には、sonnet 3.5に関する言及の削除、tool nodeテストからの特定のカウントの削除、未使用関数の削除、構造化出力のリトライミドルウェアのサポート、UsageMetadataのエクスポートなどが含まれています。また、リリースに伴うコアのバージョン1.0.2とLangchain 1.0.3のリリースも言及されています。これらの変更は、Langchainの機能向上やバグ修正を目的としています。 • Langchainのバージョン1.0.3がリリースされた。 • sonnet 3.5に関する言及が削除された。 • tool nodeテストからthread_model_call_countとrun_model_call_countが削除された。 • 未使用関数がtool_call_limitミドルウェアから削除された。 • 構造化出力のリトライミドルウェアがサポートされた。 • UsageMetadataがエクスポートされるようになった。

langchain-core==1.0.2

この記事は、Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.2のリリースに関するものである。主な変更点には、トレースからの引数のフィルタリング、JSON形式の指示の改善、Google GenAIテキストブロックの翻訳、UsageMetadataのエクスポート、PydanticOutputParserの修正などが含まれている。また、コードの可読性向上のためのリファクタリングや、いくつかのリンクの更新も行われている。これらの修正や機能追加は、Langchainの使用体験を向上させることを目的としている。 • Langchainのコアライブラリのバージョン1.0.2がリリースされた。 • トレースからの引数をフィルタリングする修正が行われた。 • JSON形式の指示を改善するための修正が含まれている。 • Google GenAIテキストブロックをv1に翻訳する機能が追加された。 • UsageMetadataのエクスポート機能が追加された。 • PydanticOutputParserのget_format_instructionsに関する修正が行われた。 • コードの可読性向上のためのリファクタリングが実施された。

MiniMax M2 & Agent: Ingenious in Simplicity

MiniMax M2 was released on Monday 27th October by MiniMax, a Chinese AI lab founded in December 2021. It's a very promising model. Their self-reported benchmark scores show it as …

Composer: Building a fast frontier model with RL

Cursor released Cursor 2.0 today, with a refreshed UI focused on agentic coding (and running agents in parallel) and a new model that's unique to Cursor called Composer&nbsp;1. As far …

Build Hour: AgentKit

Introducing AgentKit—build, deploy, and optimize agentic workflows with a complete set of tools. This Build Hour demos how to design workflows visually and embed agentic UIs faster to create multi-step tool-calling agents. Samarth Madduru (Solutions Engineering), Tasia Potasinski (Product Marketing), and Henry Scott-Green (Product, Platform) cover: • Build with Agent Builder- a visual canvas based orchestration tool • Deploy with ChatKit- an embeddable, customizable chat UI • Optimize with new Evals capabilities- datasets, trace grading, auto-prompt optimization • Real World Examples from startups to Fortune 500 companies like Ramp, Rippling, HubSpot, Carlyle, and Bain • Live Q&A 👉 AgentKit Docs: https://platform.openai.com/docs/guides/agents/agent-builder 👉 AgentKit Cookbook: https://cookbook.openai.com/examples/agentkit/agentkit_walkthrough 👉 ChatKit Studio: https://chatkit.studio/playground 👉 Sign up for upcoming live Build Hours: https://webinar.openai.com/buildhours/ 00:00 Introduction 04:50 Agent Builder 21:27 ChatKit 24:53 Evals 35:17 Real World Examples

0.60.0 - 2025-10-29

この記事は、OpenHandsのバージョン0.60.0のリリースノートを提供しています。このリリースでは、V0 CLIのサポートが正式に終了し、Clarifaiプロバイダーのサポートが追加されました。また、リソースの枯渇を防ぐために、サンドボックスのライフサイクル管理が自動化され、実行中のサンドボックスの数が制限されるようになりました。セキュリティアナライザーの確認インターフェースが簡素化され、オプションの理由を求める単一の「拒否」オプションに置き換えられました。ヘッドレスモードの優雅なシャットダウンが実装され、VSCodeの統合が改善されました。さらに、会話を再開する際にgit操作が失敗する問題や、config.tomlが無視される問題、ターミナルの入力コマンドがレンダリングされない問題などが修正されました。 • V0 CLIのサポートが終了した • Clarifaiプロバイダーのサポートが追加された • サンドボックスのライフサイクル管理が自動化された • セキュリティアナライザーの確認インターフェースが簡素化された • ヘッドレスモードの優雅なシャットダウンが実装された • VSCodeの統合が改善された • 会話再開時のgit操作の失敗が修正された • config.tomlが無視される問題が修正された • ターミナルの入力コマンドがレンダリングされない問題が修正された

ENEOS Materials accelerates manufacturing productivity with adoption of ChatGPT Enterprise

As one of Japan’s earliest adopters of ChatGPT Enterprise, ENEOS Materials built 1,000+ custom GPTs, achieved 90%+ weekly usage, and saw over 80% of employees report significant workflow gains. These capabilities now speed complex investigations, enhance training effectiveness with data-driven insights, and improve engineering safety and design quality across plants. Read the full story: https://openai.com/index/eneos-materials/

MIXI accelerates secure, organization-wide adoption of ChatGPT Enterprise

MIXI deployed ChatGPT Enterprise to all employees in 45 days, reaching 80%+ weekly usage within three months and creating 1,600+ GPTs. Teams now work faster and more confidently, with some projects cutting work hours by over 90% and cross-functional workflows becoming routine. Read the full story: https://openai.com/index/mixi/

1.0.2

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリのバージョン1.0.2のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、いくつかの変更点が含まれており、主な内容としては、依存関係の更新、UntrackedValueの永続化を防ぐ修正、ReducerをバイパスするためのOverwrite機能の追加、Python 3.14のサポートの追加、Python 3.9のサポートの廃止などがあります。また、ドキュメントのリンクが新しいものに置き換えられ、スタイルの修正も行われています。 • 依存関係の更新が行われた • UntrackedValueの永続化を防ぐ修正が実施された • ReducerをバイパスするOverwrite機能が追加された • Python 3.14のサポートが追加された • Python 3.9のサポートが廃止された • ドキュメントのリンクが新しいものに置き換えられた • スタイルの修正が行われた

prebuilt==1.0.2

この記事は、GitHub上のlangchain-ai/langgraphリポジトリにおけるprebuilt==1.0.2のリリースに関する情報を提供しています。このリリースは2023年10月29日に行われ、主な変更点には、ツールノードの改善のポート、コア依存関係のバンプ、Python 3.14のサポート追加、ドキュメントのスタイル修正などが含まれています。また、Python 3.9のサポートが削除され、いくつかのリリースが行われたことも記載されています。 • prebuilt==1.0.2のリリース日: 2023年10月29日 • 主な変更点にはツールノードの改善、コア依存関係のバンプ、Python 3.14のサポート追加が含まれる • Python 3.9のサポートが削除された • ドキュメントのスタイル修正が行われた • リリースに関連する複数のコミットが記録されている

Chat in NotebookLM: A powerful, goal-focused AI research partner

We’re rolling out changes to NotebookLM to make it fundamentally smarter and more powerful.

Sam, Jakub, and Wojciech on the future of OpenAI with audience Q&A

StreetReaderAI: Towards making street view accessible via context-aware multimodal AI

StreetReaderAIは、文脈に応じたリアルタイムAIを使用して、ストリートビューをアクセシブルにする新しいプロトタイプです。このシステムは、視覚障害者や低視力者がGoogleストリートビューの2200億以上の画像をよりアクセスしやすくすることを目指しています。StreetReaderAIは、周囲の道路や交差点、場所のリアルタイムで生成された説明を提供し、音声コマンドやキーボードショートカットを使用してパノラマ画像間を移動できます。ユーザーは、音声インターフェースを通じて周囲を探索し、現在の方位や近くのランドマークについての情報を得ることができます。AI DescriberとAI Chatという2つのAIサブシステムが、ユーザーの現在地に基づいた情報を提供し、インタラクティブな会話を可能にします。 • 視覚障害者向けにストリートビューをアクセシブルにすることを目的としている。 • リアルタイムAIによる周囲の道路や場所の説明を提供。 • 音声コマンドやキーボードショートカットでのナビゲーションが可能。 • ユーザーは音声インターフェースを通じて周囲を探索できる。 • AI DescriberとAI Chatの2つのAIサブシステムが情報を提供。

The Replay (10/29/25): Tiny AI agents, Next.js 16, and more

Discover what's new in The Replay, LogRocket's newsletter for dev and engineering leaders, in the October 29th issue.

Introducing LangSmith’s No Code Agent Builder

By Brace Sproul and Sam Crowder Today, we’re expanding who can build agents beyond developers. While a lot of the highest volume, customer-facing agents will be built by technical teams, nearly every business user has use cases for agentic applications in their daily routines. Our new LangSmith Agent Builder

Accelerating discovery with the AI for Math Initiative

The AI for Math Initiative brings together five of the world's most prestigious research institutions.

Is Llama really as bad as people say? I put Meta’s AI to the test

Test out Meta's AI model, Llama, on a real CRUD frontend projects, compare it with competing models, and walk through the setup process.

OpenAI&apos;s GPT-OSS-Safeguard-20B now available in Vercel AI Gateway

You can now access OpenAI's GPT-OSS-Safeguard-20B with Vercel's AI Gateway with no other provider accounts required.

Small language models: Why the future of AI agents might be tiny

Rosario De Chiara discusses why small language models (SLMs) may outperform giants in specific real-world AI systems.

Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model

SWE-1.5 is our latest frontier model, delivering near-SOTA coding performance at unprecedented speed.

Serena MCPツールを使用したカスタムPlanサブエージェント

はじめに Claude Code v2.0.28のアップデートによりPlan機能がサブエージェント化されました。Plan生成時のコンテキストが切り出され、メインコンテキストの削減に繋がるのが主な利点ですが、この影響でPlanモード実行時に利用されるツールがビルトインツールのみに制限され、MCPサーバーから提供されるツール（Serenaツールを含む）が使用できなくなりました。 Serenaユーザーから「ツールが使われなくなった」という報告を受けた著者はこの問題を特定し、Planエージェントを上書きすることでSerenaツールをサポートする方法を試みました。その結果、うまく動作したので知見を共有します。 💡注意: これは公式にサポートされている方法ではないため、将来のアップデートで動作しなくなる可能性があります。Claude Codeの柔軟なプラグイン機構のおかげで、さまざまなカスタマイズが可能で面白いですね。 この記事では、Serena MCPサーバーのツールを使用したカスタムPlanサブエージェントの使い方を説明します。 概要 このカスタムPlanサブエージェントは、C

1.3.0

この記事は、Chromaのバージョン1.3.0のリリースに関する情報を提供しています。このリリースでは、Rustクライアントの追加、タスクオペレーターの統合、スキーマのローカルサポートの追加、2PCを用いたcreate_taskの実装など、いくつかの重要な機能強化が行われました。また、メタデータキーの認識とフラッシュ、BM25埋め込み関数の追加、エラー処理の改善なども含まれています。全体として、これらの変更はChromaの機能を向上させ、ユーザーにとっての利便性を高めることを目的としています。 • Rustクライアントの追加 • タスクオペレーターの統合 • スキーマのローカルサポートの追加 • 2PCを用いたcreate_taskの実装 • BM25埋め込み関数の追加 • エラー処理の改善

SGLang-Jax: An Open-Source Solution for Native TPU Inference

<p>We're excited to introduce SGLang-Jax, a state-of-the-art open-source inference engine built entirely on Jax and XLA. It leverages SGLang's high-performan...

Technical Report: Performance and baseline evaluations of gpt-oss-safeguard-120b and gpt-oss-safeguard-20b

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Introducing gpt-oss-safeguard

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなく利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。さらに、AIの学習能力により、使用するほどに精度が向上する点も特徴です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減 • AIの学習能力による精度向上

Building the future together: Microsoft and NVIDIA announce AI advancements at GTC DC

Learn how enterprises can get more from every GPU to streamline operations and accelerate AI with NVIDIA Run:ai on Azure.

Hosting NVIDIA speech NIM models on Amazon SageMaker AI: Parakeet ASR

In this post, we explore how to deploy NVIDIA's Parakeet ASR model on Amazon SageMaker AI using asynchronous inference endpoints to create a scalable, cost-effective pipeline for processing large volumes of audio data. The solution combines state-of-the-art speech recognition capabilities with AWS managed services like Lambda, S3, and Bedrock to automatically transcribe audio files and generate intelligent summaries, enabling organizations to unlock valuable insights from customer calls, meeting recordings, and other audio content at scale .

Meet the 11 startups using AI to build a safer digital future in Latin America

Learn more about the startups chosen for Google for Startups Accelerator: AI for Cybersecurity.

Release v3.29.3

RooCodeIncのGitHubリポジトリで公開されたリリースv3.29.3では、Geminiモデルの最新バージョン（Gemini 2.5 ProおよびFlash）が更新され、Z.ai GLMのバイナリ思考モードに対する推論サポートが追加されました。また、Rooプロバイダーでの推論が有効化され、システムプロンプト内での時間とコスト表示を設定するオプションが追加されました。さらに、LiteLLMフェッチャーでのmax_output_tokensの使用、コンテキスト圧縮後のメッセージ処理、レート制限のためのモノトニッククロックの使用、チェックポイントメニューのオーバーフロー解決、LiteLLMのテスト失敗の修正、UXの改善（テキストボックスのフォーカスとコンテキスト追加後の改行追加）などのバグ修正も行われました。 • Geminiモデルの最新バージョンが更新された • Z.ai GLMのバイナリ思考モードに推論サポートが追加された • Rooプロバイダーでの推論が有効化された • システムプロンプト内での時間とコスト表示を設定するオプションが追加された • LiteLLMフェッチャーでのmax_output_tokensの使用が修正された • コンテキスト圧縮後のメッセージ処理が修正された • レート制限のためのモノトニッククロックの使用が修正された • UXの改善が行われた

Doubling down on DeepAgents

Two months ago we wrote about Deep Agents - a term we coined for agents that are able to do complex, open ended tasks over longer time horizons. We hypothesized that there were four key elements to those agents: a planning tool, access to a filesystem, subagents, and detailed prompts.

Knowledge preservation powered by ChatGPT

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、ユーザーは特別な設定を行うことなくすぐに利用を開始できます。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減にも寄与します。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • 開発効率の向上とエラー削減の効果

How cities build resilient infrastructure with trusted AI

Learn how trusted AI empowers cities to create resilient, efficient, and sustainable infrastructure for urban growth. Learn more.

You’re doing vibe coding wrong: Here’s how to do it right

Vibe coding isn’t just AI-assisted chaos. Here’s how to avoid insecure, unreadable code and turn your “vibes” into real developer productivity.

Microsoft 365 Copilot now enables you to build apps and workflows

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者が効率的にコードを書くための支援を行い、特に生成AIを利用した機能が強調されています。具体的には、自然言語での指示を受けてコードを生成する機能や、既存のコードを改善する提案を行う機能が含まれています。また、ユーザーインターフェースが直感的で使いやすく設計されており、開発者がすぐに利用できるようになっています。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、特にJavaScriptやPythonでの使用が推奨されています。これにより、開発者は時間を節約し、より高品質なソフトウェアを迅速に開発できるようになります。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づくコード生成機能 • 既存コードの改善提案機能 • 直感的で使いやすいユーザーインターフェース • JavaScriptやPythonなど多くのプログラミング言語に対応

Microsoft 365 Copilot now enables you to build apps and workflows

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者がコードを書く際にAIの支援を受けることができるもので、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、AIがそれに基づいてコードを生成することが可能です。また、ツールは既存の開発環境に簡単に統合できるよう設計されており、特にJavaScriptやTypeScriptのプロジェクトでの使用が推奨されています。これにより、開発の効率が大幅に向上し、エラーの削減やコードの品質向上が期待されます。 • AIを活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づいてコードを生成する機能 • 既存の開発環境への簡単な統合 • JavaScriptやTypeScriptプロジェクトでの使用推奨 • 開発効率の向上とエラー削減の期待

Exploring spec-driven development with the new GitHub Spec Kit

Bring order to AI-assisted coding with GitHub SpecKit — a toolkit for structured, spec-driven development using Copilot, Claude, or Cursor.

MiniMax M2 now available for free in Vercel AI Gateway

You can now access MiniMax M2 with Vercel's AI Gateway for free with no other provider accounts required.

2025-10-21

この記事は、mastra-aiのリリースノートに関するもので、2025年10月21日に公開された最新の更新内容を詳述しています。主な変更点には、@mastra/core、@mastra/agent-builder、@mastra/arizeなどのパッケージの更新が含まれています。特に、AIトレースのスパンタイプが「LLM」から「Model」に変更され、すべてのAIモデルに適用されることを反映しています。また、@mastra/arizeパッケージの初回リリースがあり、AIトレースをArize AXやOpenInference互換コレクターに送信するための機能が追加されました。これにより、トレースの送信とスパン管理が効率化されます。 • mastra-aiの2025年10月21日のリリースに関する更新内容 • @mastra/arizeパッケージの初回リリースとAIトレース送信機能の追加 • AIトレースのスパンタイプが「LLM」から「Model」に変更されたこと • エラーハンドリングとエージェントストリーミングの改善 • @mastra/client-jsでのツール呼び出し承認機能の追加

Built to benefit everyone

この記事では、最新のAI技術を活用した新しい開発ツールについて説明しています。このツールは、開発者が効率的にコードを書くための支援を行い、特に自然言語処理を用いた機能が強化されています。具体的には、開発者が自然言語で指示を出すと、ツールがそれに基づいてコードを生成することができます。また、既存のコードの改善提案やバグ修正のサポートも行います。これにより、開発者はより迅速に高品質なソフトウェアを開発できるようになります。さらに、ツールは多くのプログラミング言語に対応しており、幅広いプロジェクトに利用可能です。 • AI技術を活用した新しい開発ツールの紹介 • 自然言語での指示に基づくコード生成機能 • 既存コードの改善提案やバグ修正のサポート • 開発者の効率を向上させるメリット • 多くのプログラミング言語に対応している