Gemini API で『自己批判するエージェント』を実装する — Reflection × Critic × Refiner で本番品質を継続的に上げる実装
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 Function Calling に危険度別の承認ゲートを挟む実装
自律エージェントに全権を渡すのは怖い。Gemini の Function Calling ループで、危険度に応じてツール呼び出しを自動実行と承認待ちに振り分け、承認後に結果をモデルへ返す承認ゲートを実装します。
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 APIのFunction Callingが無限ループする原因と止め方
Function Callingを組んでいたら、同じツールを何度も呼び続けて処理が終わらなくなる。そんなときに原因を特定し、最短で止めるための診断と対策をまとめました。デフォルトモデルの世代交代で再発するループの検知や、結果ベースのストール検出まで実装で示します。
長時間エージェント実行を途中から立て直す — Gemini 3.5 Flash の long-horizon タスクをステップ台帳で運用する設計
Gemini 3.5 Flash の long-horizon タスクは便利な一方、途中で落ちると最初からやり直しになりがちです。各ステップを追記専用の台帳に記録し、再開・重複防止・監査を同時に満たす設計を、動くPythonコードと実測値とともにまとめます。
Gemini API + Cloudflare Durable Objects でつくるステートフルAIエージェント本番ガイド
Cloudflare Durable Objects と Gemini API で会話履歴を永続化するステートフル AI エージェントを構築します。wrangler.toml のバインディングからルーティング Worker、WebSocket Hibernation、クライアント実装まで本番前提で解説します。
Gemma 4でエージェント開発する際に最初にぶつかる壁 — Function Calling
Gemma 4 の Function Calling を使ったエージェント開発で最初にぶつかる壁を整理しました。tools パラメータによる関数定義、JSON 解析と型安全性の落とし穴、システム指示との相互作用、26B MoE と 31B Dense のどちらを使うかまで解説します。
Gemini × LlamaIndex で構築する RAG エージェント — ドキュメント検索からマルチステップ推論まで
Gemini API と LlamaIndex で高精度な RAG エージェントを構築する実践ガイド。チャンクサイズの実測比較、ハイブリッド検索とリランクの完全実装、評価ループ、そして更新と削除に追随する差分同期まで踏み込みます。
Gemini 3 Pro × LangGraph で構築する自律型データ分析エージェント
Gemini 3 Pro と LangGraph を組み合わせて、CSV解析・可視化・レポート生成を自律的に実行するマルチステップデータ分析エージェントの構築方法を、完全なコード例とともに解説します。
Gemini API × Python で AI データ分析エージェントを構築する — Code Execution・Function Calling・Structured Output 統合ガイド
Gemini API の Code Execution、Function Calling、Structured Output を組み合わせ、CSV/Excel を自動解析し可視化・レポート生成まで行う AI データ分析エージェントを Python で構築する実践ガイド。