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RAG、エージェント、プロンプト、評価、セキュリティ。公式の解説へ直接アクセス。

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公式情報に基づく紹介。順位・点数評価なし。各項目から確認日・機能・利用条件と出典へ進めます。

メッセージバス（NATS）を利用した分散エージェント協調をやってみた｜Ryohei402：移動するエージェントの状態をNATSで共有し、ブラウザへ表示する協調シミュレーションの実装。

もうでかいVRAMに高い金を払う必要は無くなるかもしれないのか?超分散LLM推論環境が爆誕｜shi3z：TPI-LLM で Tanuki の推論を複数プロセスに分け、GPU 利用時のエラーを修正した検証記録。

ユーザーの課題を解決し、社会に価値を届けるプロダクトを作る／プロダクトエンジニア酒井修平｜ストックマーク株式会社：ストックマークの開発者が Aconnect の社内情報検索と製品開発を語る公式記事。PoCから正式リリースまでの担当範囲と、利用者・データ量に合わせた設計判断を紹介する。

ラズパイ5+5060tiマシン用に自己拡張機能付きOpenClaw的なものを作った｜shi3z：Raspberry Pi 5 と RTX 5060 Ti 向けに、著者がローカルエージェント siki を開発した記録。Ollama と gpt-oss-20b を使い、Web 検索やコード作成、図の表示を試している。

リアルタイム/インタラクティブ動画生成はここまで来た｜shi3z：インタラクティブな動画生成モデルを実機で試した著者の記録。複数GPUの環境と単一GPUの環境での動作、画像から世界を動かすデモ、映像の整合性に関する課題を紹介する。

レールを外れ、ゼロから問い直した先にあったもの。25歳のAIコンサルタント兼PMが語る、これまでとこれから【マイアル#19】｜Algomatic 採用チーム：Algomaticで物流・小売企業のAI変革に関わる担当者が、個別の業務自動化から全社展開へ広げる仕事を紹介。コンサルティングとPMの役割の違いを実案件の文脈で説明する。

レガシーコードのリファクタ段取りを、Claude Codeに20分で組んでもらった夜｜AIフクロウ｜夜な夜なClaude Code：レガシーコードの変更前にリファクタ計画を作らせる実践記事。

ローカル LLM で GitHub PR を自動レビューする仕組みを作ってみた｜痛快技術株式会社：GitHubのPR差分を自宅GPU上のLLMへ送り、日本語のレビューコメントを返す仕組みを作った記事。Actionsの設定と、長い差分がモデルに収まらない問題への対処を公開している。

ローカルAIかわいいよと言う話｜shi3z：手元の音声・文章・脚本を複数のローカルAIで処理する、著者自身の制作ワークフローを紹介。

ローカルLLM で Reachy Mini MCP を試す｜npaka：Ollama の Qwen3 8B と Reachy Mini MCP をつなぎ、ロボット操作と音声対話を試した構築記事。既存の接続がうまく動かず、Codex で専用 CLI を作った過程を紹介する。

ローカルLLMでギフト提案AIエージェントを作ってみた - LangGraph × ローカルLLM｜痛快技術株式会社：ローカルLLMとLangGraphで贈り物の候補を探すCLIを作った記事。自然文の予算を検索条件へ変え、楽天市場APIの結果が不足した場合に再検索する処理を公開している。

ローカルLLMの検索ツールとして Gemini 2.5 Flash-Lite を試す｜npaka：Ollama の Qwen3 8B に、Gemini 2.5 Flash-Lite の検索を道具として組み込んだ試作。ローカルモデルの回答に必要なときだけクラウド側で検索する構成を示している。

ローカルLLMをクラウドのように使ってみる｜痛快技術株式会社：自宅のOllamaを外部からAPIとして呼べる中継基盤を作った記録。GPU側がジョブを取りに行く構成で、サーバーの設定からモデルを指定した呼び出しまで説明している。

ローカルLLMを長時間稼働させるための専用コンテキスト予算管理アルゴリズムをつくる｜kiha：ローカルLLMの長時間実行に向けて文脈の予算を管理した実験。

ローカルモデルで課題とPRを分類する｜Hugging Face Blog：GitHubの課題・プルリクエストの分類、継続処理、結果の追跡と検証を扱う。開発運用への適用例を読む記事。

愛犬が好きすぎるのでAIでミュージックビデオを作った｜むっそ：歌詞・音楽・映像を生成して愛犬のミュージックビデオを制作した記録。

愛犬が好きすぎるのでAIで画像と音楽を生成してYouTube動画を作った｜むっそ：愛犬の画像でSDXLをLoRA調整し、MusicGenの音楽と組み合わせて動画を制作した実践。

暗号化したデータのままAI推論を行う｜Hugging Face Blog：事前コンパイルしたモデルの配置とクライアント側の準備を通して、FHEを使う推論の流れを扱う。

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