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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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7件の記事

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#AI駆動開発#エージェント#AIエージェント#マルチエージェント#RAG#プロンプトエンジニアリング#TypeScript#実装例#VQA#LLM
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Qiita3月29日· 2分で読める上級🔥 注目

Live2D × AIエージェントで“会話できるアバター”を作る(Mastra / WebSocket / VQA)

Live2Dアバターと自然に会話できるAIエージェントシステムの実装例です。体感速度を上げるために軽量モデルで簡易応答を返し、機械学習で複雑な質問をメインエージェントに振り分けています。VQA機能で画面共有内容に応答し、Mastraで複数エージェント(メイン・軽量・VQA・翻訳)を統括。WebSocketで低レイテンシー通信を実現しており、実装詳細とコード例が充実しています。

#AIエージェント#Mastra#実装例
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Zenn3月27日· 2分で読める中級🔥 注目

AIエージェント開発手法を比べてみた — フルスクラッチからLang系、Agno、Mastraまでの総まとめ

エージェント開発の主要フレームワークを同じタスク(ファイル読み取り・検索・要約)で実装し比較した連載の完結編です。フルスクラッチからLangChain、LangGraph、Agno、Mastraまで、コード量・設計思想・デバッグ性を実装例で横並び比較。Agnoが最もコンパクト(約230行)で、複雑化する要件に対する対応方法も検証しています。実務で「どれを選ぶか」の判断軸が得られます。

#エージェント#LangGraph#LangChain
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Qiita3月25日· 2分で読める中級🔥 注目

AIエージェントの監視と評価 ― Mastra Trace & Evals + Langfuse連携

AIエージェントは同じ入力でも毎回異なる出力を返すため、デバッグやコスト管理が困難です。この記事では、Mastraフレームワークの「Trace」と「Evals」機能にLangfuseを連携させ、エージェントの内部動作をSpan階層で可視化し、トークン使用量を追跡、評価自動化する実装方法を解説しています。具体的な実行例付きで、プロダクション環境での監視体制を構築できます。

#エージェント#AI駆動開発#Observability
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Zenn3月14日· 1分で読める中級

[Mastra YouTube 解説] Agents Hour:今週のAIニュースまとめ(2026年3月10日)

2026年3月最新のAIニュースをMastra公式動画から速報。GPT-5.4の100万トークンコンテキスト、Claudeのコードレビュー・音声モード追加、TypeScriptがGitHub最多言語へ躍進、RAGのセマンティックコラプス問題が明らかに。業界の急速な変化を8日分一気にキャッチアップできる内容です。

#AIエージェント#Claude#OpenAI
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Zenn3月11日· 2分で読める上級🔥 注目

Mastra で作る AIエージェント(8) ワークフローでエージェントを並べる

Mastraシリーズ第8回は、単一エージェントから複数エージェントの協業へ進む「マルチ・エージェント」の世界に突入します。工程ごとにエージェントを割り当てるワークフロー方式を紹介。長文要約やユーザー対応など、別々の能力が必要で一方通行な処理では、LLMに全て判断させるより工程分割するほうが品質向上につながります。順次実行・並列実行・条件分岐・ループなどの制御方法を解説し、実装は次回予定です。

#エージェント#マルチエージェント#Mastra
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Zenn3月11日· 2分で読める上級🔥 注目

Mastraを使ってAIエージェントを作ってみた

TypeScript製AIエージェントフレームワーク「Mastra」を、過去のPython実装と同じタスクで比較検証した連載記事です。型安全なワークフロー、スーパーバイザーパターンのマルチエージェント、組み込みRAGなど、TypeScript・Zod・Dev Playgroundで現代的なDX実現。2万スターの急成長フレームワークを実装コード付きで解説しており、フロント・バックエンド統一をめざすエンジニアに有用です。

#AIエージェント#Mastra#TypeScript
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Zenn3月6日· 1分で読める中級🔥 注目

[Mastra Changelog 解説] 2026-03-04 技術解説(@mastra/core@1.9.0)

Mastra v1.9.0では、エージェント向けのWorkspace/Sandbox機能が大幅に強化されました。ANSI制御文字の自動除去やトークン制限によってモデルへの出力を最適化し、.gitignore対応で巨大リポジトリのノイズを削減。LSP解決の強化やツール名のリマップ機能により、大規模コードベース操作時のトークン効率と精度が飛躍的に向上します。

#Mastra#AI駆動開発#エージェント
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