70Bモデルは1回のフォワードパスで1トークンを生成し、各パスでVRAMから重みを読み込み、コンテキスト全体のAttentionを計算し、メモリを同期します。トークンの間では、GPUはシーケンシャルな依存関係が解決するのを待っている間にアイドル状態になります。

2025年、単一エージェントのAIシステムは最盛期を迎えました。一つのLLMにプロンプト、いくつかのツール、そして目標を与えるだけで、限定されたタスクではそれなりの成果を上げることができました。

同時に成功すべき2つの書き込みが、最終的にはそれぞれ個別に失敗する可能性があります。

あなたの注文サービスは、データベースに注文を保存し、次にメッセージブローカーに order.created イベントを公開します。

Goの context.Context は使い方が簡単すぎるため、誤用しがちです。これがまさに問題点です。

仕様駆動開発（Spec-Driven Development）は、ソフトウェアエンジニアが以前から模索してきたものの、その労力に見合う成果が得られなくなった際に棚上げされてきたアイデアの一つです。

スペック駆動開発（Spec-Driven Development）は、2026年において、ビブコーディング（Vibe Coding）による方向性のブレに対する、真面目な開発者としての回答として登場しました。

意思決定記録は、AI支援ソフトウェア開発における欠けている記憶レイヤーです。何を構築したかだけでなく、なぜそうしたかを取締ります — この区別は、AIツールがコードを書いている場合に極めて重要になります。

Goのエラー処理は、文句を言うのが簡単です。 すべてのGo開発者は、以下のコードを何百回も書いていることでしょう：

Goの並行コードのテストには、これまで少しの規律が必要でした。 ゴルーチンは軽量で、チャネルはシンプル、コンテキストのキャンセルは慣用的です——バックグラウンドワーカーとタイマーは、実世界のGoサービスにどこにでもあります。

GoogleのAgent2Agentプロトコル、一般的にA2Aと略されるこの規格は、最初の1年間で奇妙な展開をみせました。

ポーリングエージェントは、AIアシスタントのアーキテクチャの中で最も華やかではない部分の一つですが、同時に最も有用な部分の一つでもあります。

Agent2Agentプロトコルの略称であるA2Aプロトコルは、独立したAIエージェントシステム間の通信のためのオープン標準です。

AIエージェントのアーキテクチャは、2つのレイヤーに分裂し始めています。

CQRS（コマンドとクエリの責務分離）は、過大宣伝され、複雑化され、単なるCRUD（Create, Read, Update, Delete）の退屈さを解消するための万能薬と誤解されがちないくつかのパターンの一つです。

Mermaidは、キャンバス上でボックスをドラッグするよりも、図をテキストとして記述することを好む人々のためのテキストベースの図作成ツールです。Markdownのような構文を使用して、フローチャート、シーケンス図、クラス図、状態機械図、タイムライン、ガントチャート、エンティティ関係図などを記述します。

オンラインで知識を公開する主流のモデルは、2000年代初頭からほとんど変化していません。何かを書き、磨き上げ、公開し、次に進む。