Gemini 4 Argon で n8n ワークフローを構築: MCP, Assistant, Agents
ゲミニ4アルゴンを落とすだけで、n8nはモデルを使用する最初の企業の一つです。 既存のn8nワークフローと、新しいものをビルドする方法を確認できます。 ここでは、Googleが公開したベンチマークです:Googleが報告したベンチマーク。 ソース: ジェミニ 4
AI NEWS JOURNAL
エージェント
沿着一个主题，追踪新的事实与后续进展。
GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase
Learn how to add custom instructions and skills to your repository, use custom agents, and connect MCP servers like Playwright. The post GitHub Copilot app for Beginners: How to teach Copilot about your codebase appeared first on The GitHub Blog.
web-edit 0.1a0
Release: web-edit 0.1a0 I was working on a project from my phone using Codex Remote when I found myself wanting to edit a credentials file without round-tripping those credentials through the LLM itself. So... I had Codex and GPT-6 Astra Extra High build this Python web app which provides a web UI for viewing and editing files in a folder. It's intended to be run over Tailscale, so I can have an agent start this running and then edit files via my Tailscale network directly from my phone. Here's the interface for browsing files in a folder: Editing uses CodeMirror 6 - I was going to use Monaco but that still doesn't have a great mobile experience yet. Tags: projects, python, ai, tailscale, generative-ai, llms, codex
Google's New Gemini Agent Could Coordinate Business Work—Even With Claude
Google isn't just building another AI coworker. It wants Gemini to become the system that organizes how businesses work—even when a competitor's AI is doing the job.
Asana は GPT-6.1 SOL でブラウザテストで 76x を削減
Codex の GPT-6 Astra を使用して、Asana は、ブラウザのエージェント 76x を安く、テストで 5x より高速にすることで、より効率的なモデルを提供できます.
Google Cloud がワークオリエントを公開
Googleは、エンタープライズコンテキストをビジネスシステムに接続し、計画とミッションのフルフィルメントをサポートするユニバーサルな作業インテリジェンスを発表しました。
Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses
Training AI agents with reinforcement learning can be challenging because their tools, context, and decision-making are managed by complex frameworks. Agent Lightning connects existing agents to RL training, making it easier to improve them without rebuilding them. The post Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses appeared first on Microsoft Research.
Meta’s Muse Can Look Like Human Traffic. Can Websites Trust AI Agents?
An AI agent can shop, log into accounts and even complete security checks for a real customer—but what happens when the website has no idea it’s dealing with AI?
エージェントは、それが寄付した. データベースの解散.
エージェントは、それが寄付した. データベースの解散.
ソースの権利を取得する, 単なる事実ではありません: MCP エージェントのソース認識
ソースの権利を取得する, 単なる事実ではありません: MCP エージェントのソース認識
GitHub Copilot app for Beginners: How to build custom workflows with canvases
Describe the interface you need in plain English, then let the agent build a live surface you can both use and update—so you spend less time adapting to tools and more time getting work done. The post GitHub Copilot app for Beginners: How to build custom workflows with canvases appeared first on The GitHub Blog.
N8nエージェントのご紹介
n8n は新しいタイプの Agent を持っています。 エージェントが何をすべきかを記述し、モデル、ツール、ワークフローを選択し、利用する準備が整いました!
AI-powered fuzzing with the GitHub Security Lab Taskflow Agent
In this blog post, I explain how to use the new fuzzing taskflow based on the GitHub Security Lab Taskflow Agent AI framework. The post AI-powered fuzzing with the GitHub Security Lab Taskflow Agent appeared first on The GitHub Blog.
エージェントはタスクを承認しました。 繰り返しますか?
エージェントはタスクを承認しました。 繰り返しますか?
MCP 対 API: 主な違いと各々を使用するとき
MCP 対 API: 従来の API と異なるモデルコンテキストプロトコルの使い方を学び、それぞれを使うと、n8n の両方を組み合わせる方法について説明します.
誰もがデータを仕事に置くことができます
ChatGPTの仕事のデータ代理店に会って下さい。 社内データを接続し、インサイトを明らかにし、対話型ダッシュボードをAIと自然言語で構築します.
リサーチアクセラレーション:OpenAI内部のビュー
OpenAIでは、コーディングエージェントがAI研究を再構築しています。 エージェントの使用、実験速度、タスクの複雑性、および研究加速に関する早期データをご覧ください.
AgentHands: Generating interactive hand gestures for spatially grounded agent conversations in XR
Human-Computer Interaction and Visualization
どのくらいのメモリがあなたのエージェントが実際に必要ですか?
どのくらいのメモリがあなたのエージェントが実際に必要ですか?
フロンティアラボエージェントの侵入の解剖学:2026年7月のテクニカルタイムライン
フロンティアラボエージェントの侵入の解剖学:2026年7月のテクニカルタイムライン