Kubernetes

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AI・テクノロジー

WebAssembly 3.0とComponent Modelが切り拓くユニバーサルランタイムの時代

はじめに — 「ブラウザの技術」がサーバーの世界を塗り替える エンジニアが直面する3つの壁 あなたはこんな経験はないだろうか。 * コンテナの起動が遅い — デプロイのたびに数秒〜数十秒待たされる。オートスケール時のコールドスタートがユーザー体験を損なう * エッジ関数の言語制限 — Cloudflare WorkersやFastly Computeで使える言語が限られており、チームの技術スタックと合わない * プラグインのセキュリティリスク — サードパーティ拡張をプロセス内で動かすことは、事実上ホストへのフルアクセスを許すことに等しい これらは、今日のクラウドネイティブ開発者が当たり前のように受け入れている「妥協」だ。しかし2026年、その前提は崩れつつある。 WebAssembly 3.0 — ブラウザの枠を完全に超えた 2025年9月17日、WebAssembly 3.0がW3Cによって正式に標準化完了した。2017年のWASM 1.0から8年、2.0(2025年3月)からわずか半年での大幅アップデートである。 WASMはもはや「ブラウザの高速化技術」で
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AI・テクノロジー

OpenForgeRLで切り拓く、自宅サーバーで育てるAIエージェント

はじめに 自宅サーバーでエージェントをエンドツーエンドで訓練する際には、訓練データの生成と推論の挙動を安定して再現できる構成が不可欠です。ハーネス(推論支援ソフトウェア)を一体化すると、モデル呼び出しの依存や設定の違いが訓練ループの再現性を乱しやすくなります。ハーネスを分離する設計は、環境の違いを吸収しつつ、データ収集と検証を独立させることで、家庭用リソースでも信頼性の高い訓練を可能にします。 論文が提案する解決策は、軽量なプロキシを介してハーネスの呼び出しを受け取り、それを訓練データとして記録する仕組みと、Kubernetesのオーケストレーターを用いて各ロールアウトを独立したリモートコンテナで実行する構成です。これにより、ハーネスの差異や新規環境の追加が訓練ループ全体へ与える影響を分離でき、スケール訓練の再現性を高めます。 対象となるハーネスには Claude Code、Codex、OpenClaw などが例示され、GUIブラウザエージェントやツールベースのエージェントを含む多様な実装が示されています。家庭用サーバーでの検証では、これらの組み合わせに応じた設定の工夫とリソース
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