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Paweł Huryn
本当の話はもっとひどい。
2025年11月:AmazonはKiroを唯一のAIコーディングツールとして義務付ける。週使用率80%の目標を設定しています。1,500人のエンジニアが内部で抗議し、クロードコードの方が性能を発揮していると主張しています。リーダーシップはそれでも乗り越えてくれます。
12月:Kiroが本番のAWS環境を自動で削除。13時間の停電。アマゾンの返答は「ユーザーのミスであって、AIの自律性ではない」でした。
3月5日:Amazon[.]通信が6時間もダウンする。チェックアウト、価格設定、アカウント――すべて消えてしまいました。
今、Kiroの義務付けに共同署名した同じSVPが、「Gen-AI支援の変更」による「高爆風半径」事件について緊急会議を開いている。
そのエージェントは上級技術者の許可を引き継ぎ、そのように振る舞いましたが、ためらいはしません。
1,500人のエンジニアがツールはまだ準備できていないと答えました。リーダーシップは採用をKPIにしました。アマゾンはウォール街に対し、今年AIに2億ドルを費やすと発表しました。彼らは取り消すこともできません。
これはAIの失敗ではありません。これは、審査プロセスが追いつく前に採用が企業のOKRに変わった場合に起こることです。
道具は機能します。組織図にはそうはなりませんでした。

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最新情報:Perplexityは「Perplexity Computer」を立ち上げました。これは現在利用可能な中で最も完成度の高いAIエージェントシステムかもしれません。
チャットボットのアップグレードではありません。新しい名前の研究ツールではありません。
プロジェクト全体を計画し、専門のAIモデルに委任し、数時間、数日、あるいは数ヶ月(彼らの言葉)自律的に稼働するシステム。
このアーキテクチャが本当に異なる点は以下の通りです:
→ Opus 4.6はコア推論とオーケストレーションを担当します
→ ジェミニは深層研究を担当し(独自のサブエージェントを生み出します)
→ Grokは軽量のスピードタスクを扱います
→ Veo 3.1はビデオ生成を担当します
→ Nano Bananaは画像作成を担当します
→ ChatGPT 5.2は長いコンテキストリコールと広範囲検索を処理します
→ サブタスクごとにモデルの選択をオーバーライドできます
合計19モデル。各タスクは、実際のファイルシステム、実際のブラウザ、実際のツール統合を備えた孤立した環境で実行されます。
あなたは結果を説明しています。タスクとサブタスクに分割し、それぞれのサブエージェントを作成し、自動的に調整します。サブエージェントが問題に遭遇すると、それを解決するためにさらに多くのサブエージェントが生成されます。
そして既存のスタック—GitHub、Google Drive、Gmail、Slack、Jira、Linear、Notion、Confluence、Ahrefs、Airtableなど—に接続できます。
重要なのは、一度だけの動作ではないということです。スケジュール通りに動くこともできます。ドキュメントを読み、プロジェクトボードを確認し、CRMから情報を引き出し、結果に基づいて行動します。市場のモニタリング。競合他日の追跡。週次レポートとチャート。コンテンツパイプライン。実際に実行されるCRONジョブ。
「一度助けてくれるAI」ではありません。数日から数ヶ月もバックグラウンドで動くAIです。
管理されたOpenClawのようなものと考えてください。同様の自律的な機能(スケジュールされたタスク、多段階のワークフロー、ツール統合)を、完全に管理されています。Mac Miniもありません。セキュリティ設定もありません。インフラの維持も必要ありません。
複雑なプロンプトでテストしました。もしもシナリオ、相関ヒートマップ、センチメント分析、そしてブルームバーグ・ターミナル風の美学を備えた完全な株式取引シミュレーターです。
2つのプロンプトの後、GitHub経由でNetlifyにデプロイされ、稼働中のCRONジョブがライブデータを更新しました。ポートフォリオの分析に使い始めました。
しかし、コーディングは一つのレーンに過ぎません。このツールは調査、レポート作成、データセット生成、動画作成、文書処理、既存のツールへの接続など、すべて一つの連携したワークフローで行われます。
本当の変化は、モデルを選べなくなったことです。必要なものを説明してください。システムは各作品を最も適したモデルに割り当て、壁にぶつかると新たなエージェントを生成します。
19モデル、動的サブエージェント、スケジュールされたタスク、そしてあなたのツールスタック全体が接続されています。
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