17 分12-Factor Agents:信頼できるLLMアプリケーションの設計パターン-Dex Horthy、HumanLayer
一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
中級者自動化
Tech With Tim. Ollamaの要点を簡潔に解説しています。インストール、モデルの取得、チャットに続き、PythonからローカルHTTP APIを試し、Modelfileでカスタムモデルを作成します。モデルのサイズとMacのRAMの関係も含め、記事で説明する日常的な利用ワークフローを正確に網羅しています。
インストールコマンドや推奨モデル名は変わります。ローカルファーストのワークフローは活用しつつ、顧客データや社内データにモデルを使う前に、現在のOllamaのモデル名、メモリ要件、ライセンスを確認してください。
ローカルモデルランナーをインストールして小規模モデルを取得し、実務で使う前にプライバシーと性能のトレードオフを理解できます。
ターミナルの操作に慣れており、ローカルモデルの性能がサイズ、量子化、ハードウェアによって大きく変わることを理解している必要があります。
最終確認日:2026年5月18日
同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。
17 分一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
32 分意味、トーン、用語、最終承認に対する人間の責任を失わずに、ローカライゼーションへAIを導入する方法を学べます。
37 分意思決定の前にAIを使って前提に異議を唱え、選択肢を比較し、反対意見を洗い出せるようになります。