こんにちは、みなさん！マイクです！今日は2024年10月23日、火曜日です。Zennで今日トレンドの記事を紹介していきますので、ぜひお楽しみに！

さて、前回紹介した記事についてお話しします。タイトルは「いかにして JSONB を安全に扱うか」、そして「まだLLM API呼び出しで消耗してるの？LiteLLMによるAPI呼び出し共通化のススメ」、そして「実践例で考える nuqs を使った Next.js の URL パラメータ管理」でした。これらのトピックについても、ぜひ興味を持っていただきたいですね。

では、今日紹介する記事の本数ですが、全部で5本です！それでは早速、今日の内容を紹介していきますね。

まず1つ目の記事は「Cloud Profilerを使ってNode.jsのメモリリークの原因を特定する」です。Node.jsサーバーでメモリリークが発生し、デプロイ後にメモリ使用量が増加していたという問題に直面した著者。そこで、Cloud Profilerを使ってその原因を特定しました。プロセスがメモリ不足で再起動する現象を確認したものの、ローカル環境での再現には失敗。そこで本番環境でのheap snapshotが難しい中、Cloud Profilerを導入することに決めました。

Cloud ProfilerはGoogle Cloudが提供するプロファイリングツールで、Node.jsにも対応しています。npmから簡単にインストールでき、サービス名とバージョンを設定するだけで使用可能。プロファイルを確認すると、`@grpc/grpc-js`ライブラリがメモリを多く消費していることがわかり、依存関係を調査した結果、`@google-cloud/pubsub`が新しいPubSubインスタンスを生成しているのが原因でした。そこで、PubSubインスタンスを使い回すようにコードを修正したところ、メモリ使用量は安定し、本番環境でも問題が解消されたということです。

さて、続いて2つ目の記事は「Flutterアプリをヌルヌルにする方法」です。Flutterアプリのパフォーマンス向上に関する記事で、著者は3年以上の経験を基に、アプリが「カクツク」原因とその解決方法を解説しています。特に、Flutterはスタートアップに人気ですが、完成度の低いアプリが多く、カクツク印象を持たれることが多いと指摘しています。

その主な原因はリストの取り扱いにあり、「Column」にウィジェットを詰め込み過ぎることが問題となります。著者は「ListView.builder」の使用を推奨していますが、エラーが出る場合には「CustomScrollView」と「SliverList」を利用するとパフォーマンスが改善されると述べています。これにより、アプリがヌルヌル動作し、エンジニアからの評価も向上するでしょう。より快適なアプリ開発を推奨する内容になっています。

次に3つ目の記事は「OpenAIの「Swarm」でAIエージェントを開発してみた」です。データアナリティクスラボの力岡氏がOpenAIの新フレームワーク「Swarm」を使ってAIエージェントを構築した経験を紹介しています。このエージェントは環境と対話しながらデータを収集し、自律的にタスクを遂行するソフトウェアで、特にLLMを基にしたものが注目されています。

Swarmはマルチエージェントシステムを簡単に構築できるPythonフレームワークで、実装が容易です。主なクラスは「Agent」で、エージェントの設定ができます。営業支援ボットを作成した具体例として、トリアージエージェント、Web検索エージェント、社員情報検索エージェント、商談ストーリー生成エージェントの4つのエージェントが連携し、クライアントからの相談に対応します。これにより、商談ストーリーを自動生成するという機能を持っています。

さて、ここで4つ目の記事に移ります。「Cloudflare API Shield の Schema Validation が無償化されたので改めて設定手順」と題されたこの記事では、CloudflareのAPI Shieldが提供するAPI保護サービスについて解説されています。API通信は通常のHTML通信とは異なり、特に機密データを扱う際に適切なセキュリティが必要です。

Schema Validationは、APIに受け入れるリクエストの構造を定義し、これに合致しないリクエストを遮断します。設定手順としては、まずAPIの作成とCloudflare経由の通信設定を行い、次にAPI Shieldを有効化して保護対象のエンドポイントを追加します。スキーマをアップロードし、リクエストの構造を定義することで、APIのセキュリティを強化することができます。

そして最後に5つ目の記事、「インシリコ創薬の分子ドッキングで必要なタンパク質の準備を論文に沿ってやってみる。」です。この記事では、In silico創薬における標的タンパク質の決定と準備について詳述されています。特に、EPSP synthaseをターゲットに選定し、Acinetobacter baumanniiに関連する抗菌薬の新たな開発を目指しています。

創薬の流れを説明しながら、UCSF Chimeraを使用したタンパク質の準備についても詳細に解説しています。最終的には、Ramachandranプロットを使って構造の評価を行い、許容される領域に残基が多く分布しているかを確認します。In silico創薬の手法を理解することで、新薬の開発効率を向上させることが期待されます。

さて、今日はたくさんの記事を紹介しましたね。Cloud Profilerの導入からFlutterアプリのパフォーマンス向上、AIエージェントの開発、CloudflareのAPI Shieldの無償化、そしてIn silico創薬の手法まで、まさに盛りだくさんの内容でした！次回またお会いできるのを楽しみにしています。詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね。番組の感想もお待ちしています！それでは、またお会いしましょう！