Claude MCP AI
Claude CodeとMCP Serverによる次世代AIエージェント開発ガイド
Claude CodeとMCP Serverを活用し、AIエージェントと既存システムを安全かつ効率的に連携させる技術アーキテクチャと実装手法を徹底解説します。TypeScriptとPythonによる実践的な実装例も提示。
| 50 min read
Shineos Dev Team
カテゴリ・エンジニア向け
AI・LLM
AIエージェント、RAG、プロンプトエンジニアリング、トークン最適化など、LLMをプロダクトに組み込むための実践的な設計知見と実装ガイド。
13 件の記事
AI LLM 自動化
AIエージェントの実践的導入ガイド - 業務自動化の第一歩
LLMを単なるチャットボットではなく、自律的にタスクを遂行する「エージェント」として活用するための技術ガイドです。アーキテクチャ、実装例、そして課題解決への道筋を解説します。
| 43 min read
Shineos Dev Team 
AI AIエージェント 自動化
Google Antigravity 実践ガイド (Deep Dive) - 複雑なコンテキスト管理とメモリの最適化
Zennで公開中の実践ガイドの続編。Google Antigravityの「エージェントメモリ」と「コンテキスト管理」を深掘りし、大規模プロジェクトでの実践的な設定テクニックを解説します。
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Shineos Dev Team 
LLM LangChain AIエージェント
「動かない」を防ぐ！LangSmithを活用したLLMエージェントの挙動デバッグ術
LLMエージェントの複雑な挙動を可視化し、本番障害を未然に防ぐためのLangSmith実践デバッグガイド。トレース分析からエラー特定まで徹底解説します。
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Shineos Dev Team 
AI LLM コスト最適化
AIアプリ開発における「コスト爆発」を防ぐためのトークン最適化とキャッシュ戦略
LLM APIのコストが予算を圧迫していませんか？Shineosが実践する、トークン使用量を60%削減し、レスポンス速度を70%向上させた実践的な最適化手法を詳しく解説します
| 48 min read
Shineos Dev Team 
AI LLM Python
AI導入で直面する「回答の不確実性」をどう制御するか？Shineos流のガードレール実装
LLMの幻覚や不適切な回答を防ぐ「ガードレール」の実装パターンを解説。NVIDIA NeMo GuardrailsやShineos独自のバリデーションロジックを用いた、本番運用に耐えうるAIアプリケーション構築ガイド。
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Shineos Dev Team 
LLM AIエージェント AI
Function Callingを活用したLLMアプリケーション開発 - 外部ツール連携の実践パターン
LLMのFunction Calling機能を使って外部APIやツールと連携する実装パターンを解説。実務で使える設計手法と実装例を詳しく紹介します。
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Shineos Dev Team 
LLM AI RAG
LLMの幻覚（Hallucination）対策 - 信頼性の高いAIシステムの構築方法
LLMが事実でない情報を生成する「幻覚」問題の原因と対策を徹底解説。RAG、プロンプト設計、検証プロセスなど実践的な手法を紹介します。
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Shineos Dev Team 
AIエージェント 自動化 アーキテクチャ設計
AIエージェントワークフローの設計パターン - 業務自動化を成功させる実践的アプローチ
AIエージェントを業務プロセスに組み込む際の実践的な設計パターンと実装戦略を、具体的なユースケースとともに解説します。効果的なワークフロー設計で業務自動化を実現しましょう。
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Shineos Dev Team 
プロンプトエンジニアリング LLM AI
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス - LLMの性能を最大化する技法
効果的なプロンプト設計の原則から高度なテクニックまで、LLMの性能を最大限に引き出すための実践的なプロンプトエンジニアリング手法を解説します。
| 25 min read
Shineos Dev Team 
RAG AI
社内ナレッジが散在する組織における、高精度ドキュメント検索システムの構築ガイド（RAG実践）
社内の知識が散らばっていて必要な情報がすぐに見つからない課題を、RAG技術で解決する実践的な構築方法を詳しく解説します。
| 28 min read
Shineos Dev Team 
RAG AI LLM
RAG（検索拡張生成）実装ガイド - 基礎から本番運用まで
RAGの基本概念から実装パターン、本番環境での最適化手法まで、実務で使える検索拡張生成システムの構築方法を実践的に解説します。
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Shineos Dev Team 
LangChain AIエージェント LLM
LangChainとLangGraphで実現するマルチエージェントシステム
複数のAIエージェントを協調させて複雑なタスクを実行する方法を、LangChainとLangGraphを使った実装例とともに実践的に解説します。
| 45 min read
Shineos Dev Team