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AIの集計は信用できるか 業務システムで数値検証を仕組み化する方法
AIが表計算の合計を誤って断定した事例をもとに、AIに計算させずコード実行と検算で数値を守る設計を業務システム視点で解説します。
n8nのAI株式分析テンプレートに見るワークフロー設計の勘所
n8nの株式分析テンプレートを題材に、複数AIエージェントを協調させるオーケストレーター型ワークフローの設計と確認ポイントを解説します。
AIコーディングツール導入でAPI設計が崩れる落とし穴と対策
AIコーディングツールで量産したAPIが画面単位でばらつき、統合コストが膨らむ落とし穴と、確認コマンド・規約ファイル・MCP活用による対策を解説します。
AVATAR v0.7.0とは デスクトップ常駐AIの構成をアーキテクチャ視点で読む
オープンソースのデスクトップアバターAVATAR v0.7.0を、音声パイプラインへの構成追加とデータ経路のトレードオフという視点で解説します。
マルチテナントRAGの設計、既存社内文書検索は本番品質に足るか
複数部門・複数取引先が使う業務RAGを設計する際に外せない、テナント分離・チャンク設計・出典表示の判断ポイントを整理しました。
AIエージェントにコード変更を任せる前に確認すべき権限設計の3点
AIコーディングアシスタントがエージェント間通信の規約を破った実例から、権限設計とMCP連携の落とし穴と確認手順を整理しました。
Gemini 3.7 Flash登場、コード生成基盤モデルの切替判断基準
Gemini 3.7 Flashのコスト半減・精度向上を題材に、本番運用中のモデル切替を監視・障害対応・コストの観点でどう判断するか整理しました。
Databricks の Electric 買収に学ぶローカルDB×AIエージェント設計の落とし穴
DatabricksによるElectric買収を題材に、AIエージェントとDBの距離設計がもたらす性能・整合性の落とし穴と確認手順を解説します。
GPT-5.6登場、Responses APIとモデル選択の見直しポイント
GPT-5.6のモデル選択強化とResponses APIの新機能を、エージェント開発の実務目線で整理し、今日確認できる移行判断のポイントをまとめました。
IRIS運用でAIコード支援が使えない問題、MCPサーバー導入は必要か
IRISをisfs://で運用する現場でAIコード支援が効かない原因と、MCPサーバー導入を検討すべき判断基準を整理しました。
MetaMask Agent Walletの権限設計から学ぶAIエージェント連携の勘所
MetaMaskのAIエージェント向けウォレットの権限設計を、業務システムのエージェント連携に応用する視点で解説します。
RingCentralのChatGPT/Codex活用に学ぶ運用インテリジェンス基盤設計
RingCentralのChatGPT Work・Codex活用事例から、SREが確認すべきCI/CD・IaC・SLO監視の実践ポイントを整理しました。