web2cli: Every website is a Unix command - ブラウザ自動化の前に「HTTPだけで済む仕事」を片付ける
ACP実装ガイド: エディタとコーディングエージェントの共通語

Agent Client Protocol (ACP)は、コードエディタ/IDEとコーディングエージェントの通信を標準化するプロトコルです。最近はAIエージェントの選択肢が増えましたが、実際の連携は各エディタの個別実装に依存しがちです。本記事では、エディタ開発者がすぐに統合を始められる粒度で、仕様の要点と実装の入口をまとめます。仕様の出典は公式ドキュメント とGitHubのリポジトリ です。
結論だけ言うと、ACPは「エディタとエージェントの間に共通語を作る」ための仕組みです。結果として、AI やLLM エージェントの乗り換えや、異なるエディタ間での互換性が取りやすくなります。
OpenFangのHands: チャットを待たずに働くエージェントの設計

先日、OpenFang というオープンソースのAgent Operating Systemを見つけました。「Agent OS」という言葉自体は目新しくないのですが、OpenFangの設計には「Hands(ハンズ)」という独特のコンセプトがあります。
従来のAIエージェントは「ユーザーがメッセージを送るまで待機する」のが基本ですが、Handsは「スケジュールで自律的に動作し、結果をダッシュボードに報告する」という設計です。この違いは小さく見えて、実は運用上の大きな転換点だと思います。
本記事では、OpenFangのHandsという設計思想を、既存のエージェントフレームワーク(OpenClaw 、CrewAI、LangGraph等)との比較を交えながら解説します。
ERC-8004 + ERC-8128 = SIWA: AIエージェント認証スタックの2層構造を解剖する

前回の記事 で、ERC-8004 (Trustless Agents)がAIエージェントの「信頼の発見」をどう解決するかを見ました。Identity Registry、Reputation Registry、Validation Registryの3層で「このエージェントを信頼していいか」を判断できる、という話でした。
ただ、読んでいて気になっていた問題が一つ残っていました。「信頼できるエージェントだとわかった。でも、届いたHTTPリクエストが本当にそのエージェントから来たものかどうか、どうやって確認するの?」という問いです。
ERC-8128 (Signed HTTP Requests with Ethereum)は、その問いへの答えです。2026年1月に公開されたドラフトで、EthereumアカウントでHTTPリクエストに署名する標準を定義しています。
OpenClawのデバイス認証を読み解く: nonce署名・トークンローテーション・5分タイムアウトの設計意図

OpenClaw を初めてセットアップしたとき、ちょっとした違和感を覚えました。通常のWebサービスなら当たり前にある「パスワード登録」や「アカウント作成」がないんです。
「認証どうなってるんだ?」と気になってドキュメントを読み始めたら、Dashboard UIとGatewayのペアリング機構が思いのほか面白い設計になっていました。Challenge-Response認証、デバイストークンのローテーション、5分間のタイムアウトなど、細かい設計判断が積み重なっていて、「ローカル優先だけどセキュアに」という思想が一貫しています。
本記事では、OpenClawのGateway Protocolを読み解きながら、これらの設計がどう組み合わさって「信頼」を構築しているかを解説します。
Tokioランタイムがデータベースプロキシを変える: PgDogのベンチマークから見るRust非同期I/Oの実力

PostgreSQLのコネクションプーラーとして長年使われてきたPgBouncer 。しかし、50接続を超えると性能が頭打ちになる問題をご存知でしょうか。
この課題を解決するために登場したのが、Rust製の新しいデータベースプロキシPgDog です。PgBouncerと比較して、50接続以上の環境で約10%高速に動作します。
本記事では、PgDogの公式ベンチマーク結果を元に、Rust/Tokioの非同期I/Oアーキテクチャがデータベースプロキシにもたらす性能向上を解説します。
セマンティックエントロピー入門: LLMが「自信なさげ」な回答を数値化する仕組み

「GPT-4に質問したら、なんか自信なさそうな回答が返ってきた」——そんな経験はありませんか?
実は、LLMの「自信のなさ」は数値化できます。それを可能にするのが セマンティックエントロピー(Semantic Entropy)という技術です。
AIエージェントのメモリは「覚える」だけでは足りない: Mengramが実装した手順進化の仕組み

AI エージェントに「前回のデプロイ手順を覚えておいて」と頼んでも、次回また同じ失敗を繰り返す——そんな経験はありませんか?
従来のAIメモリツールは「事実を記憶する」ことに特化していますが、Mengram は一歩進んで「失敗から学習して手順を自動進化させる」仕組みを実装しました。本記事では、Mengramの3層メモリ設計と、他のメモリツール(Mem0、Letta、Zep)との違いを解説します。
AIエージェント時代のHITL設計: EIP-7702で実現する都度承認と強制ルールの二重ガード

AIエージェント がトランザクションを組み立てる時代、一番怖いのは「変なtxを作られること」です。
説明文は正しそうに見えるのに、実際の実行内容が全く違う。こういう事故を前提に設計する必要があります。
本記事の結論は、AI時代のHITLは『都度承認 + delegate強制ルール』の二重ガードで設計するです。