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構造化出力のストリーミングで、完成したフィールドから順に画面へ出す — 不完全なJSONを安全に読む部分パース
responseSchema でストリーミングすると、JSONが閉じるまで画面は真っ白なまま待たされます。不完全なJSONを安全に補完して読む部分パースと、一度出した値を後退させない逆流防止を組み、最初のフィールドまでの体感を実測とともに縮める設計を残します。
モデルの提供終了通知が届くたびに慌てないために — Gemini 依存を一枚の層に閉じ込める個人アプリ設計
画像生成モデルの停止通知が届いた朝、依存が散らばっていると差し替えは半日仕事になります。Gemini 依存を一枚のポート層に閉じ込め、フォールバックと廃止期限のCI監視まで含めた個人アプリ設計を、動くコードとともに残します。
利用者データを『どのリージョンで処理したか』を後から言えるようにする — Gemini(Vertex AI) のエンドポイント固定とレジデンシ・ポリシーゲート
既定の global エンドポイントは便利ですが、EU 利用者のデータがどこで処理されたかを後から説明できません。Vertex AI のリージョン固定クライアント・グローバル暗黙フォールバックを禁じるポリシーゲート・呼び出し台帳の三点を、動くコードと実測レイテンシとともに設計します。
Gemini 3 × Function Calling + Built-in Tools + Context Circulation: プロダクション向けマルチツールエージェント設計と実装
Gemini 3の最新ツール機能を深掘り。Built-in ToolsとFunction Callingの組み合わせ、Context Circulation、並列ツール呼び出しIDによる本番エージェント設計を、実測とつまずきの記録を交えて解説します。
ツール結果が会話を静かに食いつぶす — Gemini Function Calling の巨大レスポンスをハンドル渡しで軽くする設計
Function Calling のツール結果が会話履歴に滞留し、入力トークンを複利で膨らませる問題を分解します。トークン予算つき圧縮とハンドル渡しの2実装で、実測で入力を約1/8に抑えた手順と落とし穴をまとめます。
夜間バッチが朝の 429 を連れてくる — 1 プロジェクト内で対話機能の Gemini クォータを守る優先度つきアドミッション制御
同一プロジェクトの RPM/TPM をバルク処理と対話機能が奪い合う問題を、機能タグつき計測と優先度つきトークンバケットで解消した設計と実測を記録します。429率3.2%→0.03%。
CI に組み込んだ Gemini 自動レビューが静かに形骸化していたとき — 採用率とカバレッジで立て直す運用メモ
GitHub Actions に組み込んだ Gemini の PR 自動レビューは、エラーを出さないまま劣化します。差分の頭切り・モデルエイリアス更新・握りつぶされたパース失敗を1行JSONログと採用率で数値化し、立て直すまでの運用記録です。
プロンプトを直した後、過去の成果物をどこまで作り直すか — 予算で区切る計画的バックフィルの設計
プロンプト改善後に残る旧世代の生成物を、全件再生成せず予算と優先度で作り直す設計です。選定スコア・編集検知ハッシュ・置換前ゲート・再開可能なカーソルを実装コード付きで解説します。
Managed Agents の隔離サンドボックスから成果物を安全に持ち出す — スコープ限定クレデンシャルと egress の設計
Gemini API の Managed Agents はGoogleホストの隔離サンドボックスで動きます。生成した成果物をそこから自分のリポジトリへ安全に戻すための、短命・最小権限クレデンシャルとegress境界の実装をまとめました。
Gemini エージェントに3つのツール経路を持たせたら、間違った経路を静かに選んでいたとき
Function Calling・Code Execution・Grounding を1つのエージェントに載せると、モデルが間違った経路を選んでも出力はもっともらしいまま返ります。経路選択を計測し、フェーズ分離と検証ゲートで矯正する運用設計を、動くコードでまとめました。
Gemini の完了イベントは二度届きます — Webhook と照合ポーラーを「実質1回」にする冪等な受け口
Gemini の長時間オペレーションを Webhook で受けつつ照合ポーラーで二重化すると、同じ完了イベントが二度届き、公開や課金が二度走ります。冪等キーの取り方と claim→実行→確定の三相で「実質1回」にする受け口を実装します。
Gemini Deep Research のレポートを鵜呑みにしない — MCP連携時に引用元を機械検証してから取り込む受け入れゲート
Deep ResearchがMCPで自前データに繋がった今、返ってきたレポートを自動取り込みする前に、引用が信頼ソースへ解決できるかを機械検証する受け入れゲートを実装します。許可リスト・根拠カバレッジ率・却下理由の記録まで動くコードで設計します。