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Microsoft Scout と OpenClaw を徹底比較
OpenClaw 入門 — オープンソース自律型 AI エージェントのアーキテクチャと導入ガイド

OpenClaw 入門 — オープンソース自律型 AI エージェントのアーキテクチャと導入ガイド

OpenClawは、ローカルで動くオープンソースの自律型AIエージェント基盤。Gateway・エージェントループ・スキル・プラグインで構成され、多様なLLMや24超のチャネルに対応。高い拡張性と自動化性能が強みだが、権限管理や更新などセキュリティ対策が重要。

3か月前
PDF の各ページを PNG 画像に変換する方法【Python / Node.js 実践ガイド】

PDF の各ページを PNG 画像に変換する方法【Python / Node.js 実践ガイド】

PDFをPNG化する方法を、PythonとNode.js向けに比較解説。推奨は外部ツール不要のPyMuPDFとpdf-to-imgで、導入が簡単。PopplerやGraphicsMagick依存のpdf2image/pdf2picも紹介し、DPI・scale設定、用途別解像度、典型的エラーやライセンス注意点も整理している。

4か月前
Foundry Local で作るローカルチャットアプリ:インストールから Python 実装まで

Foundry Local で作るローカルチャットアプリ:インストールから Python 実装まで

Foundry Localを使い、端末内だけで動くマルチターンチャットアプリをPythonで実装する手順を解説。OpenAI互換API対応で既存SDKを流用でき、モデル取得・推論・ハードウェア最適化をローカル完結。CLI確認、実装例、Gradio拡張、注意点も紹介。

4か月前
ローカル LLM × Azure エージェント:Phi-4 と Azure を組み合わせたコスト削減構成

ローカル LLM × Azure エージェント:Phi-4 と Azure を組み合わせたコスト削減構成

Phi-4とFoundry Localで分類・要約・PII除去など軽い処理をローカル実行し、複雑な推論や長文脈はAzure OpenAIへ振り分けるハイブリッド構成を解説。OpenAI互換APIで切替えやすく、固定費と従量課金の損益分岐やフォールバック設計が重要。

4か月前
2026年版 ローカル LLM 実行環境の比較:Foundry Local・Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLM

2026年版 ローカル LLM 実行環境の比較:Foundry Local・Ollama・LM Studio・llama.cpp・vLLM

ローカルLLMは「ランタイム」と「モデル」を分けて選ぶと整理しやすい。Foundry Localは単一ユーザー向けのオンデバイスAIで、OpenAI互換APIやGPU/NPU自動選択が強み。手軽さはOllama/LM Studio、柔軟性はllama.cpp、多人数配信はvLLMが適する。

4か月前更新済み
Microsoft Foundry Agent Service の全体像:Planner・Tool・Memory を理解する

Microsoft Foundry Agent Service の全体像:Planner・Tool・Memory を理解する

Microsoft Foundry Agent Serviceを、Planner・Tool・Memoryの3軸で解説。Plannerはモデル自身が担い、実行基盤がツール呼び出しを反復制御する。Toolは組み込みやカスタム関数を使い、JSONスキーマ設計が重要。Memoryは短期・長期・知識で使い分ける。

4か月前
Real-ESRGANで写真を高解像度化するGradioアプリ作成手順

Real-ESRGANで写真を高解像度化するGradioアプリ作成手順

Real-ESRGANで写真向け超解像アプリをGradioで最小構成で作る手順を解説。環境構築、重み配置、モデル選択、GFPGANによる顔補正、tileによるOOM対策、CPU/GPU切替、BGR/RGB変換、ライセンス確認など実運用の注意点も紹介している。

4か月前更新済み
AI 超解像サービス比較:Replicate・Real-ESRGAN・セルフホストの選び方【2026年版】

AI 超解像サービス比較:Replicate・Real-ESRGAN・セルフホストの選び方【2026年版】

画像高解像度化の選定は処理量と要件次第。MVPはReplicate、小〜中規模はDeep-image.ai、大規模・閉域はAKS+Real-ESRGANが有力。実用性はCNN系Real-ESRGANが高く、商用ではOSSライセンス確認が重要。

4か月前
Code with Claude Tokyo 2026 参加レポート

Code with Claude Tokyo 2026 参加レポート

Code with Claude Tokyo 2026では、新モデルFable 5とOpus 4.8、Claude Codeの6大新機能、Managed Agentsが発表。楽天・みずほFG・NRIなどの実践事例も共有され、AI活用が試作段階から本番運用・組織実装へ移る潮流が示された。

4か月前更新済み