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AI エージェントのメモリ設計として、検索した文脈とタスクの正本を分離し、検索インデックスの遅延を考慮して作成・更新を判断する方法を説明します。

会議 AI の処理を文字起こし・要約・タスク抽出に分け、発話の根拠を保持し、会議時刻から期限を解決する設計を説明します。

NAT 配下の常駐エージェントを、外向き接続・独立した生存確認・必要時の SSH セッションで設計する方法を説明します。

LangChain を使わずに Go で AI エージェント基盤を構築した理由と、クリーンアーキテクチャによってモデル、メモリ、ツール、ストリーミングの各関心事を独立して差し替えられるようにした方法を紹介します。