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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

これ見てから“AIエージェント”って言葉の解像度爆上がりした

AIエージェントって、ただの“賢いチャットボット”じゃなかった。 これはもうタスクを解くために動き回る、小さなAIのチームだった。 ユーザーの問いに応じて、検索したり、ツールを呼び出したり、記憶を参照したり。 しかもそれを全部、自分で判断してコントロールしてるっていうのが凄い。 「RAG」や「REACT」みたいな言葉は聞いたことあったけど、それがどう組み合わさって“動いてる”のか、初めてイメージがついた気がする。 特に印象的だったのが、AIが単体じゃなくて“連携”や“構成”で設計されてるという考え方。 今ってもう「どのAIを使うか」じゃなくて「どう組み合わせて動かすか」の時代なんだな…って、ちょっと背筋伸びた。 ちなみにこの動画、IBM Technologyのホワイトボード解説シリーズの1本なんだけど、図を描きながら話してくれるから理解しやすいし、長さもちょうどよくてテンポも最高。 AIまわりの仕組みに興味ある人は、このシリーズぜんぶ見て損ないと思う。

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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

MCPとかA2Aとか頭パンクするで、ほんま

正直あんまりピンときてなかった。でも、この動画見てやっと「そういうことか!」ってなった。 GoogleのA2Aプロトコルって、 要するにAIエージェント同士が得意分野を分担して、必要に応じて助け合うためのルールなんよね。 個人的な解釈だから、間違ってたらお手柔らかに袋叩きにして🥹 例えば: •「自分はこういうことできるよ」って能力を公開して • 別のエージェントがそれを見つけてお願いする • 結果が返ってくる or プッシュ通知で連携する みたいな流れで、もう人間のAPI設計そのまんまの世界。 「なるほど、こうやってAI同士でやりとりするのか…」って自然に腑に落ちた。 しかもMCPとA2Aの違いとか役割分担も丁寧に解説されてて、 “なんとなくの概念”だったものが、ちゃんと仕組みとして理解できるようになったのが最高だった。 それにしてもこの人の動画、毎回信じられないくらいわかりやすいから、 AIエージェント系の話に置いていかれそうになってる人、マジで今のうちに見とこ。

MCPとかA2Aとか頭パンクするで、ほんま
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Koder
Koder@koder_dev·04月12日

Duolingo、AWSコスト20%削減の全記録

DuolingoってAWSのクラウドコスト、どうやって最適化してんの? 月間ユーザー1億人超えの裏側には、そりゃもう凄まじいインフラが動いてるんだけど、気づいたら「年間数億円レベルで請求来てるやん…」って事態になってたらしい。 でもここからが本番。 「コスト高すぎ問題」をぶっ壊すために、まず導入したのがCloudZero。 これで「何にいくらかかってるか」を細かく可視化して、使ってないS3の履歴データ、DynamoDBのゴミデータ、無駄なログをどんどん排除。 そしてさらに、 - 過剰なAPIコールを2億件以上カット - AuroraのIO最適化でDBコストを30%減 - キャッシュTTL調整で通信量を半分以下に 結果、クラウドコストは20%ダウン。 これ全部、仕組みから見直してるのが本当にエグい。 インフラ伸びてきたけど請求書ヤバい…って人は、マジでこの事例刺さると思う。

Duolingo、AWSコスト20%削減の全記録
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

え、S3のコストってそんなに削減できるの!?

Canvaがやってたクラウド最適化の話、正直レベル高すぎた。 というか「ちゃんと見直せばここまで変わるのか…」って驚いた。 Canvaって毎月500万ドル規模でS3使ってるんだけど、 データの90%がほとんどアクセスされてないことが判明。 そこでやったのが、S3 Storage Class Analysisを使ってアクセス頻度を可視化→Glacier Instant Retrievalに戦略的に移行。 しかも、オブジェクトサイズ別にコスト効果をシミュレーションして、移行対象を選んでいくという超冷静な設計。 結果、年間で約360万ドルのコスト削減。 しかも移行はたった2日で終わったらしい。かっこよすぎん? ストレージって「とりあえず全部S3に突っ込んどけ」ってなりがちだけど、 ちゃんとデータの性質を見極めて設計するってこういうことなんだなと。 これはインフラ系エンジニアだけじゃなく、SaaS運営してる人全員に見てほしい内容だった。

え、S3のコストってそんなに削減できるの!?
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