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Vertex AI Agent Engine に Gemini 2.5 Pro ベースのエージェントを本番デプロイする実装ガイド。Cloud Run との違い、セッション管理、ツール呼び出し、Trace、コスト設計まで網羅。

Gemini の長文出力で終盤だけ密度が落ちる現象への対策を整理しました。フッター先行宣言で終盤の余力を確保する方法、最終段落を別エージェントに評価させる仕組み、段階分割生成の使いどころと落とし穴、トークンコストとの兼ね合いまで解説します。

AI に文章を書かせると、どこか『自分ではない誰か』の文体に寄ってしまうのが悩みでした。Gemini で自分の文体を覚えさせ、自然に語り続けてもらう設計と、過学習による『AI クサさ』を避けるための実践を共有します。

Gemma 4 に実装された専用 Function Calling トークンを使い、クラウド API に依存しないローカルエージェントを構築する方法を解説します。実装例のほか、クラウド API との比較、256K コンテキストウィンドウの活用、実装時の注意点も整理しました。

Gemini を「リサーチ担当」より一段近い距離で、毎日の読書アシスタントとして使い続けるための運用設計。アーティスト・個人開発者として領域横断の知識が必要な日常で、私が落ち着いて使えている形を共有します。

Gemini 2.5 Pro の 100万トークン窓は、ただ全部突っ込めば良いという代物ではありません。私が大規模ドキュメント解析・コードベース全文読解・長期会話設計で実験して辿り着いた、本当に効くコンテキスト設計の方法をまとめます。

Gemini Computer Use のブラウザ自動化を本番で運用すると、要素消失・モーダル割り込み・ネットワーク遅延で頻繁に失敗します。失敗を「自己修復」させる回復戦略を、検出・分類・リトライ・人間介入のレイヤーに分けて、Pythonの動くコードで設計します。

Google ADKを使わずにGemini APIでカスタムエージェントループを実装する完全ガイド。ツール呼び出し・会話メモリ・並列実行・エラー回復まで、本番環境で稼働する自律AIエージェントの設計パターンを詳解します。

Gemini Gems のカスタム指示を期待通りに動く状態へ近づける書き方を、試行錯誤の記録としてまとめました。役割・制約・出力形式の3層構造、ポジティブ表記とネガティブ表記の使い分け、Few-shot の入れ方など、つまずきやすい点を具体例で説明します。

Gemini 3 Pro と 3.5 Flash-Lite を組み合わせて自己批判するエージェントを構築する設計と本番運用ノウハウ。Reflection / Critic-Refiner パターンの実装、コスト上限、過剰修正の防ぎ方まで踏み込んで解説します。

Gemini のモデル移行を「デプロイしてみないと分からない」から卒業するためのシャドウトラフィック設計。本番入力をコピーして新モデルに流し、出力差分を定量評価してから段階的にカットオーバーする実装パターンを、Python と Cloud Tasks のコード付きで解説します。

Gemini 2.5 Pro の長文読解能力を業務で使うには、コンテキスト長だけに頼らない設計が必要です。契約書・議事録・技術仕様書の分析で実際に効いた 5 つの工夫を、プロンプトと一緒にまとめました。