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エージェントのツール利用
ツールの入力、権限、操作結果の確認を設計する。
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中級 → 本番運用
Cloudflare Sandbox SDK 1.0：実行状態・snapshot・移行の境界
Sandbox SDK 1.0を、Durable Objectが所有する実行状態、immutableなsnapshot、明示的なnetwork policy、一方向移行の検証として読む。
7 分↗
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中級 → 成果物とレビューの設計
Cloudflare Artifactsでエージェントの成果を版管理する
Git履歴、実行状態、大きな出力の役割を分け、資格情報を限定する。検証したcommitと採用候補を一致させる設計を学ぶ。
11 分↗
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10 分↗
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5 分↗
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中級 → 実行の境界
Antigravity 09-2026：ファイル編集・Hookの対象・古い状態の拒否
ファイル操作の変更は実行と権限の境界を変える。1つの編集を使い、古い状態への書き込みを移行前に検証する。
5 分↗
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4 分↗
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5 分↗
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7 分↗
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4 分↗
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中級 → エージェントのシステム設計
DatabricksのAIを役割で整理する：Genie、権限、メモリ、評価
業務の質問、エージェントの進行、コード支援を使い分ける。サポート事例から、実行主体の権限、状態の分離、予算制御の限界、失敗の証拠を追う。
13 分↗
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7 分↗
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7 分↗
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中級 → ローカル配信の根拠設計
ローカルモデル実行基盤の根拠を読む：Strataの説明をそのまま引き継がない
日付付きのローカル実行基盤リリースを、コードと重みの権利、ローカル公開範囲、配布物、著者測定、境界付き確認表に分けて読む。
5 分↗
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中級 → 判断の評価
llama.cpp /v1/systemone：ローカルの判断用エンドポイントを振り分けの手掛かりにする
日付を確認したローカル GGUF の判断用エンドポイントは型付き確率を返すが、操作の権限を与えるものではない。
5 分↗
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4 分↗
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入門
AIプロバイダーを能力表ではなく運用の層として選ぶ
OpenAI、Anthropic、Google、ElevenLabs、Databricks、Vercel、Cloudflareを、モデル・データ・実行・音声・配信の層に分けて設計する。
6 分↗
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6 分↗
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中級
Databricksで作るデータ接続AI：Agent BricksとUnity Gatewayの実践
企業データへAIを接続する際に、検索精度より先に権限、意味、監査、費用を設計する。Databricks公式発表を起点にした実践章。
6 分↗
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中級
Vercelで出すAIアプリ：AI SDK、Gateway、Workflowを製品境界に置く
Vercelのagentic infrastructure発表を起点に、ストリーミング、tool call、durable job、秘密情報、評価を一つのWeb製品として設計する。
6 分↗
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中級
Cloudflareで作るエッジAI：Workers AI、AI Gateway、Agentの責任境界
エッジ推論とAIアプリを速く出す前に、state、認証、費用、キャッシュ、tool実行を分けて設計するCloudflare実践章。
6 分↗