10 件10 人の builder から

AI Builders Digest

AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 5 分。

agent づくりの中心に eval が据えられるようになってきた。Box の Aaron Levie と Meta の Madhu Guru はともに、agent の品質は実際の業務環境でテストできるかどうかにかかっており、eval こそが仕様だと主張している。Guillermo Rauch は、人間には面倒すぎた厳格なコンパイル時の制約の下でこそ agent は力を発揮すると論じた。一方、Garry Tan と Thariq はどちらも agent harness が token をどう使うかに注目している。

X

Guillermo Rauch

Vercel CEO

Vercel の gdp-ts、認可チェックの「証明」を型チェッカーに要求させる

Guillermo Rauch が gdp-ts(Ghosts of Departed Proofs for TypeScript)を公開した。ライブラリ、linter、AI skill がセットになっている。これを使うと、重要な関数は認可チェックが実行されたという「証明」を持つ呼び出ししか受け付けなくなり、その検証は型チェッカーがコンパイル時に行う。Rauch によると、このパターンが Haskell でニッチなままだったのは、人間がレビューし、構文上のオーバーヘッドを負担しなければならなかったからだ。いまや agent は誰もレビューしきれないほどのコードを書き、厳しい制約のある短いループの中でこそ力を発揮する。README では Vercel の実際のルールをモデル化している。Project のパスワードを変更するには、特定のロールと特定の利用権(entitlement)の両方を持っていることの証明が必要になる。

  • #agents
  • #security
  • #dev-tools
X

Aaron Levie

Box CEO

Levie:agent 導入のボトルネックは、現実の業務環境でテストできないこと

Aaron Levie によると、agent の導入の多くが足踏みしているのは、実際の業務環境で agent をテスト、調整、最適化できないからだ。業務環境とは、agent が実際に触れるファイル、CRM、メールなどのシステムのことだ。それができなければ、agent が今日の自社の eval でどれだけの成績を出すのかも、モデルの変更やワークフローの更新を経ても持ちこたえるのかもわからない。現状では、各企業がこの仕組みを一社ずつ個別に作っている。Levie は、どの企業にも eval とシミュレーション環境のインフラを管理する担当者が置かれるようになると予測し、巨大な領域になると述べている。

  • #agents
  • #evals
  • #enterprise
X

Madhu Guru

Meta Sr Director, AI

eval は agent 完成後の QA 工程ではない。それ自体がプロダクトの仕様だ

以前 Google で Gemini、Veo、Nano Banana を率いていた Madhu Guru によると、チームが最もよく犯す間違いは、eval を agent ができあがった後に付け足す QA 工程として扱うことだ。AI プロダクトは根本的に別物であり、eval こそがプロダクトの仕様なのだと Madhu Guru は言う。

  • #evals
  • #agents
X

Garry Tan

Y Combinator President & CEO

Garry Tan:ラボの harness には token を浪費するインセンティブがある。そこを直せるのがスタートアップだ

Garry Tan は、AI ラボが作る agent harness には token を浪費するインセンティブが働いており、だからこそスタートアップの harness には本当の価値があると論じている。例に挙げたのが Grep だ。Grep は agent の使われ方を観察し、token を浪費している処理を、テスト済みで毎回同じように動く決定論的なコードへ自動で置き換える。Tan はまた「AGI Science Loops」がやってくると予測し、Halmos がまさにその領域で開発を進めていると述べた。

  • #agents
  • #startups
X

Thariq

「local hands」:Claude はクラウドで動きながら、手元のファイルに手が届く

Claude Code の Thariq によると、あるパターンの呼び名で一番気に入っているのが「local hands」だ。Claude はクラウドで動きながら、ユーザーの手元にあるファイルにアクセスできる。このパターンは Cowork にも導入される予定だという。また別の投稿では、自分が紹介したプランニングの手法は生の HTML よりはるかに token 効率がいいと述べている。ステートマシンや図、コードスニペットのようなよくある要素について、モデルがコンポーネントやロジックを一から作り直さずに済むからだ。

  • #agents
  • #products
X

Ryo Lu

Ryo Lu が Steve Jobs を偲ぶ:テック業界は改良を重ねるばかりで、心のこもったものを作れていない

Ryo Lu は Steve Jobs を偲びながら、インターフェースデザインの道に入ったきっかけを振り返っている。手が届かなかった iMac G4 に似せて、自分のベージュの PC の見た目を作り変えたことだったという。Ryo Lu によれば、Jobs の死後、業界は絶え間ない改良、サプライチェーンの効率化、人々にスクロールを続けさせる手段づくりというループから抜け出せずにいる。その一方で、人々はますます孤立し、孤独になっている。「私たちは人間に勝とうとすることに膨大なエネルギーを費やしている。人々の暮らしから学び、それをより良くすることにもっと時間を使えたらと思う」。あわせて、Netflix を2か国語の字幕を同時に表示しながら観られる Chrome 拡張機能 ryOS Subtitles もリリースした。日本語、中国語、韓国語の発音ガイドも付いている。

  • #design
  • #products
X

Aditya Agarwal

SPC General Partner

Aditya Agarwal:agent にとっては、ローカルで動く Muse/Dot のコンピューターの方が閉じていく macOS より良いかもしれない

Aditya Agarwal は、Muse/Dot の「コンピューター」をローカルで動かせたら面白いと述べている。ますます閉鎖的になっていく macOS より、agent にとって良い環境になりそうだからだ。また SPC は Sergey Levine をゲストに迎える。Levine は 2016 年から Berkeley EECS の教員を務め、Physical Intelligence の共同創業者でもある。ロボットが見たものと体の動かし方を結びつけ、経験から学べるようにするアルゴリズムを開発している。

  • #agents
  • #robotics
X

Thibault Sottiaux

ChatGPT のコラボレーションスペースは「日々飛躍的に進化している」

OpenAI で Codex と ChatGPT に携わる Thibault Sottiaux は、ChatGPT に直接組み込まれたコラボレーションスペースについて、Sergio が「魔法を生み出している」と称えている。日々飛躍的に良くなっているそうで、今日は OpenAI に来てから最高の日かもしれないとも語った。

  • #products
X

Peter Yang

Gemini Live と Nano Banana で、音声通話で教えてくれる日本語チューターを作る

Peter Yang が、ライブの音声通話で日本語を教えてくれる自作アプリのチュートリアルを公開した。自分の spec skill で主要なデザインを作る方法、音声用の Gemini Live API の設定、Nano Banana によるジオラマ風アートの制作までを順を追って解説している。目指すのは、旅行の前にどんな言語でも 100 のフレーズを教えてくれるアプリだ。Gemini 3.8 Live にも触れている。

  • #products
  • #voice
X

Amjad Masad

Replit CEO

Amjad Masad:オープンウェイトモデルで米国が追い上げている

Amjad Masad は、オープンウェイトモデルの分野で米国が追い上げていると述べた。また、Replit を使って事業を回している家族経営のビジネスが数多くあることを、本当に誇りに思うとも語っている。

  • #open-source
  • #products

メールで受け取る

1 日 1 通。購読解除はワンクリックです。

データの出どころ

元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders(MIT ライセンス)から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。

要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。