RESOURCES
現場から生まれた、
深い技術知見
Tenten AI のエンジニアが本番環境で AI システムを構築し、実際の技術的知見を白書にまとめました。要旨は無料でお読みいただけます。全文閲覧には情報をご提供ください。
注目
Harness Engineering
The Runtime Around the Loop — Tooling, Sandboxing, Observability, and Stop Conditions for Production Agents
Software 3.0 in Production
Programming in English, Verifying in Code — Karpathy's Framing Meets the Realities of Enterprise Delivery
The Million-Token Codebase
Long Context vs Retrieval — Architecting Codebase-Scale AI When the Whole Repo Fits in the Window
Choosing a Coding-Agent Model in 2026
Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 3.1, and the Open-Weight Contenders — A Selection Framework for Engineering Leaders
Spec-Driven Agentic Development
Writing Plans Machines Can Execute — The Durable Artifact at the Center of Reliable Agent Work
Sandboxed Autonomy
Safe Execution for Long-Running Coding Agents — Worktrees, Ephemeral Environments, and Blast-Radius Control
Background Agents
The Async Developer Workflow — Fire-and-Forget Cloud Agents, Scheduling, and Orchestrating Work You Don't Watch
マルチエージェントが壊れるとき
本番環境のポストモーテム——誰も公開しない協調の失敗
エンタープライズスケールの RAG
チュートリアルには決して出てこない、本番運用の意思決定
ファインチューニング vs RAG
20社以上のエンタープライズ導入から導いた意思決定フレームワーク — それぞれのアプローチが、いつそのコストに見合うのか
FDE オペレーティングモデル
フォワードデプロイエンジニアリングが、長く生き続ける AI システムを築く方法——コードではなく、能力を引き継ぐ
Agentic AI のガバナンス
規制業界のための実践ランブック — 監査証跡、チェックポイント、そして停止手順
評価のドリフト
3 か月目以降も AI エージェントの性能を保つために——計装、運用サイクル、そして本当に見るべき指標
規制環境における AI——コンプライアンスを設計の前提に
ヘルスケア・金融・リーガル分野で AI を本番稼働させる実務家のためのガイド
Hermes エージェントアーキテクチャ
本番環境で止まらないマルチステップ AI ワークフローの作り方 — 永続実行・状態管理・障害復旧
エンタープライズ知識の構造化
なぜ貴社のドキュメントは AI に向いていないのか — そして、それを直す再構造化のパターン
これらの戦略を組織で実践しませんか？
Tenten AI のフォワードデプロイドエンジニアがお客様の環境で直接作業し、これらのパターンを稼働中の AI システムへと変換します。
AI ワークフローを、
あなたの業務の中へ
FDE・FDM でチームに入り込み、現場が日々動かす AI エージェントとワークフローを構築します。数四半期ではなく、数週間で稼働。