LiteLLM Agent Platform: Claude Code を分離サンドボックスで実行するセルフホスト型インフラ
Hiroba による自動要約
LiteLLM Agent Platform は、Claude Code などのコーディングエージェントを Kubernetes 上の分離サンドボックス内で実行するセルフホスト型インフラです。認証情報コンテナにより、エージェントは実際のキーを見ることなく外部リソースへのアクセスが可能になります。lap CLI、Web UI、API から利用でき、ローカル開発から AWS EKS での本番運用まで対応します。
読んで良かったら、シェアしてみてください。
同じタグの記事が他に 293 件あります。
関連する記事
同じタグの記事
Claude Code から Codex にレビューを依頼する Skill を作成する
QiitaClaude Code による実装完了後、未コミット変更を Codex（gpt-5.5）に独立した第三者レビューアーとして送付し、敵対的レビュー・セキュリティチェック・リファクタリング指摘を取得する自作 Skill の構築方法を解説。レビュー結果は「適用/スキップ/議論」の3択で対話的に反映し、モデル間の思考バイアス分離とハルシネーション低減を実現する。
Claude Code を「観測」で育てる：操作の癖を自動学習する仕組みの作り方
ZennClaude Code 2.1.33 の公式 memory 機能は人間が明示的に記述する必要があるのに対し、PostToolUse hook で tool 呼び出しを記録→パターン抽出→confidence スコアで強弱をつける「Instinct」という自動学習フレームワークを構築。使われ続けるパターンは育ち、使われないものは confidence 低下で自動削除される、植物のような記憶システム。
Anthropic Memoryで何が変わるか LLMの記憶アーキテクチャ4種類を整理
Zenn2026年3月に公開されたAnthropic Memoryは、24時間ごとに会話履歴をスキャンして職業・ツール・嗜好などを自動要約する機能。一方、プロジェクト固有の動的情報やエージェント間の記憶共有にはアプリケーション層での設計が必要。バッファ・サマリー・エンティティ・知識グラフの4種類のメモリアーキテクチャから、コストパフォーマンスに優れたサマリーメモリの実装例を紹介。
AI が設計し AI が検証する――Kiro × FreeCAD FEM でロボットアームの CAE 解析
ZennKiro を用いて自然言語指示のみでロボットアームの構造解析（CAE）を実行し、FreeCAD FEM で応力分布と変位を定量評価する手法を紹介。Gmsh でメッシュ生成から CalculiX ソルバーによる解析、結果の可視化まで、AI が全工程を実装・実行した具体例を示す。