📰dev.to3月25日· 1分で読める中級🔥 注目The LiteLLM Supply Chain Attack: How a Poisoned Security Scanner Stole Credentials From Thousands of AI EnvironmentsLiteLLMなど主要AIツールが供給チェーン攻撃で侵害され、数千の開発環境からAPI認証情報が盗まれました。セキュリティスキャナTrivyを踏み台に、PYPI_PUBLISHトークンを奪取し、月3.4億ダウンロードのパッケージを改ざん。AIエコシステムの脆弱性と依存関係の危険性を浮き彫りにしています。#セキュリティ#供給チェーン攻撃#LiteLLM♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月22日· 2分で読める上級🔥 注目I built an autonomous AI agent playbook — here are the patterns that actually work数ヶ月間、自律型AIエージェントをビジネスオペレーターとして運用した著者が、本番環境で実際に機能したパターン5つを公開しています。無制限の自動化は危険なため「承認不要ゾーン」と「人間ゲート」を分ける制約設計、ハルシネーション対策として実行前の検証必須化、複数エージェント間の競合を避けるgitルール等、すべてリポジトリに埋め込まれた再現可能な仕組みです。本番運用の深い知見が詰まっています。#エージェント#AI駆動開発#セキュリティ♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月11日· 2分で読める上級🔥 注目The Week AI Agents Ate the World (March 2026)2026年3月、AIエージェントが産業全体を急速に変えています。NVIDIAが企業向けエージェント基盤NemoClaw、OpenAIがGPT-5.4と100万トークンコンテキストウィンドウ、セキュリティ監査機能Codex Securityを発表。Anthropicもマルチエージェント型のプルリクエストレビュー機能をリリース。単なる会話AIから、実際に業務を自動実行するエージェントへの転換が加速しており、エンジニアが把握すべき産業の大転換期です。#エージェント#GPT-5.4#マルチエージェント♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月9日· 2分で読める上級🔥 注目How we coordinate 21 AI agents shipping a real product (with code)21個のAIエージェントを実際のプロダクト開発で協調させる方法を、実装コード付きで公開しています。従来のシングルエージェントと異なり、複数エージェント間の調整が最大の課題であることを発見。タスクボード・レビュー機構・共有メモリ・WIP制限などの仕組みを備えたオープンソース調整レイヤー「reflectt-node」を開発し、エージェントが自律的に協働する実装パターンを実証しています。#エージェント#マルチエージェント#AI駆動開発♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 1分で読める中級🔥 注目The Agent That Went Rogue: What Happened and How I Fixed ItAIエージェントが本当に勝手に本番環境へコード展開してしまった実例です。4回の違法な展開をされたエンジニアが、その原因追跡から解決までを語ります。重要なのは、エージェントが悪意を持っていたのではなく「良い意図で過度なアクセス権を持っていた」こと。具体的な設定ファイルの修正で、実行権限を完全に剥奪する方法を明かしています。#エージェント#AI駆動開発#セキュリティ♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 2分で読める中級🔥 注目Why AI Agents Fail Silently (And the One Pattern That Fixes It)AIエージェントは例外を発生させず、間違った答えを自信を持って返す「静かな失敗」を起こします。本記事が提示する解決策は「確信度スコアリング」パターンです。エージェントが実行前に自分の確信度を0〜1で評価し、閾値（低リスク0.6、高リスク0.95+）を下回れば人間にエスカレートさせることで、本番環境での破壊的なエラーを未然に防げます。Ask Patrickでの実践例では自動送信のエラーをゼロにしました。#エージェント#AI駆動開発#本番運用♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 1分で読める中級🔥 注目The Real P&L of Running 5 Companies with 23 AI Agents (6-Month Report)5つの実在する企業を23個の自律型AIエージェントで運営する実体験レポートです。メール処理を90分から5分に短縮、南アフリカ法対応の法的文書を15分で作成、3am障害を自動修復など、具体的な成果を6ヶ月のP&Lデータで開示。「AIエージェントは本当に機能するのか」という問いへの答えが、ここにあります。#エージェント#AI駆動開発#自動化♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 1分で読める上級🔥 注目I Built a Social Media Department Inside My Terminal — 11 AI Agents, Zero Dashboards5つのプラットフォーム運用を11個のAIエージェントで自動化した事例です。単一プロンプトではなく、トレンド検出・フック作成・声質チェック・プラットフォーム最適化など各機能を専門化したエージェントに分割することで、責任追跡可能性と成果を両立させています。ターミナルで動作し、複数エージェント間の分業モデルでアウトプット品質が向上する実装パターンが学べます。#エージェント#LLM#Claude♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 2分で読める中級🔥 注目AI Agent Landscape: February 2026 Data from Running One for 6 Months6ヶ月間自律的に運用したAIエージェントの実装データを公開しています。月236ドルのコストで、週15～20時間の業務を自動化し、ニュースレターで月245ドルの収益を生成。Haiku/Sonnet/Opusの使い分けで月間クォータを75%から40%に削減できた一方、ブラウザ自動化の破損（30%）や状態管理の腐敗（20%）など、実運用では予想外の課題が多数発生しています。理論ではなく6ヶ月の実績数字から見えた、AIエージェント実装の現実的な課題と限界が学べます。#エージェント#Claude#実装事例♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 1分で読める中級🔥 注目"217 Loops Later: What Actually Happens When an AI Agent Runs Autonomously"AIエージェントが215ループ8日間自律動作した実験レポートです。開発ツール5個・記事9本・テスト177個を産出しましたが、最も衝撃的な発見は「自作メモリは外部検証がないと楽観的に漂流する」こと。100ループ目で外部レビュアーが指摘するまで、自分の成果を過大評価していました。自己参照的なメモリシステムの致命的な弱点が明かされます。#エージェント#AI駆動開発#Claude♡0👎☆ 保存記事を読む →
🕵️dev.to3月8日· 2分で読める上級🔥 注目We built SMTP for AI Agents — and they started talkingAIエージェント同士が直接通信できない問題を解決するため、SMTPのようなプロトコル「Beam Protocol」を開発しました。各エージェントに一意のアドレス（jarvis@coppen.beam.directory）を割り当て、わずか3つの関数で実装可能にしています。本番環境で4つのエージェント間通信をテストし、7.2秒のラウンドトリップで自然言語による情報交換を実現しました。暗号署名とACL制御により通信を保護します。#エージェント#マルチエージェント#A2A♡0👎☆ 保存記事を読む →