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Managed Agents が作った成果物を本番に入れる前に — 受け入れゲートを自前で設計する
公開プレビューの Managed Agents にファイル生成まで任せると、品質がぶれたまま本番へ流れ込みます。サンドボックスの成果物を受け入れる前に通す検証ゲートを、そのまま動く Python コードと却下フィードバックの設計まで含めて組み立てます。
Gemini Managed Agents を自動化に組み込む ― 会話状態と環境状態を分けて扱う実装メモ
Managed Agents は1回の API 呼び出しで Linux サンドボックスを立て、エージェントを走らせて結果を返します。自前ループから移すとき最初につまずく「会話状態と環境状態は別物」という設計を、実際に動かしながら整理しました。
既定モデルが上がっても折れない — Gemini 呼び出しに起動時の能力検出レイヤーを挟む設計
モデル名のピン留めも既定への依存も、どちらも静かに折れます。いま実際に届いているモデルが何をできるのかを起動時に確かめ、その結果でリクエストを組み立て直す能力検出レイヤーの設計と、コピペで動く Python を残します。
Gemini Live API のセッションが切れるたびに会話が消える — 期限切れトークンの再取得とセッション再開の実装メモ
Gemini Live API の WebSocket が再接続するたびに会話履歴とユーザーの発話を取りこぼす問題を、エフェメラルトークンの単発消費・セッション再開ハンドル・goAway 予告の3点から実装で塞ぐ運用メモです。
ヘルプ記事とスクリーンショットを1つの File Search に入れて、画像も引用できる回答を返す
テキストのヘルプ記事と画面スクリーンショットを別々のストアで管理していて、回答に手順画像を添えられない。gemini-embedding-2 のマルチモーダル対応で両者を同じ File Search に入れ、引用元の画像まで返すまでを実装で整理しました。
既定モデルが勝手に上がる時代に、プロンプト変更の劣化を数値で捕まえる — バリアント管理とカナリア評価の実装メモ
Gemini 3.5 Flash が既定に上がり、無効化もできなくなりました。プロンプトを触っていないのに応答が変わる前提で、バリアントを束ねて管理し、カナリアと LLM-as-judge で劣化を数値として捕まえる仕組みを、動くコードで組み立てます。
外部テキストを Gemini API に渡すときのプロンプトインジェクション対策 — レビューや収集データを安全に処理する防御設計
ユーザーレビューや収集した記事など、信頼できない外部テキストを Gemini API に渡すと間接プロンプトインジェクションの入口になります。信頼境界の隔離・スキーマ拘束・二段階検証・出力サニタイズまで、本番パイプラインに組み込める防御をコード付きで整理します。
権限を尊重する RAG — Gemini 検索で『その人が見てよい文書』だけを根拠にする本番設計
社内ナレッジ検索に RAG を入れた途端、本来見えてはいけない下書きや収支メモが回答の根拠に混ざる。権限を尊重したまま Gemini に検索させるための、メタデータフィルタ・二重チェック・監査ログの本番設計を動くコードで解説します。
Gemini 3 Deep Think を検証ステップに使ってコストが3倍になった話と、thinking_level で天井を作るまで
API 経由で開放された Gemini 3 Deep Think を出力検証に組み込んだところ、月のコストが想定の約3倍に膨らみました。thinking_level とコストガードレールで上限を作り、Flash との二段構えに落ち着くまでの実装記録です。
Flash で生成し、迷ったときだけ Deep Think に検証させる二段パイプライン
Deep Think の API 開放を機に、全リクエストを重いモデルに通すのではなく、Flash の出力が怪しいときだけ Deep Think に検証させる二段構成を、コストの考え方と動くコードで整理します。
Gemini APIの『デフォルトモデルが上がる』を事故にしない — モデルIDの固定と既定変更の検知設計
既定モデルが静かに上がると、同じコードのまま出力長・推論挙動・コストが変わります。モデルIDを単一の真実の源で固定し、レスポンスの実効モデルを検証して既定変更を検知する設計を、実装レベルで解説します。
Gemini API の media_resolution で画像トークンを制御する — バッチ画像分類のコストと精度を実測で最適化する
Gemini 3 系で導入された media_resolution は、画像入力が消費するトークン量を3段階で切り替えるパラメータです。バッチ画像分類の実測を通して、コストと精度のバランスをタスク別に最適化する手順を解説します。