
Electronという天井を自ら壊した:AtomのチームがZed 1.0で証明した5年間の賭け
Atom開発チームが手掛けたコードエディタ「Zed」がバージョン1.0をリリースし、Web技術の限界を克服するためRustとGPU描画エンジンGPUIを採用した5年間の技術的挑戦が成功したことを証明した。AIネイティブでありながら完全無効化も可能な設計思想と、複数のAIエージェントが並行作業する新機能「並列エージェント」が特徴で、AI開発ツールの相互運用性を目指すACPも推進している。
チェコに本社を置く、開発者向けツールのリーディングカンパニー。IntelliJ IDEA、PyCharm、Kotlinなどを提供。Zedと共同でACP(Agent Client Protocol)の策定に参加している。

Atom開発チームが手掛けたコードエディタ「Zed」がバージョン1.0をリリースし、Web技術の限界を克服するためRustとGPU描画エンジンGPUIを採用した5年間の技術的挑戦が成功したことを証明した。AIネイティブでありながら完全無効化も可能な設計思想と、複数のAIエージェントが並行作業する新機能「並列エージェント」が特徴で、AI開発ツールの相互運用性を目指すACPも推進している。

Googleは2026年2月19日、同社のフラッグシップAIモデルの最新版「Gemini 3.1 Pro」をプレビュー公開した。2025年11月のGemini 3リリースからわずか数ヶ月という異例のスピードで開発・投入さ […]

2025年12月18日、Googleは同社の最新AIモデル、「Gemini 3 Flash」を正式にリリースした。 だが、以前から存在した軽量版の“Flash”とは質的に異なる物で、単なる「軽量版モデルの更新」ではない。 […]

Amazonは、企業や開発者向けの新しい生成AIアシスタント「Amazon Q」の一般提供開始を発表した。Amazon Qはソフトウェア開発者向けのコーディング、テスト、メンテナンスを支援する「Amazon Q Deve […]
This paper contains the design and development of an adaptive systems (AdaptiveSystems Domain-Specific Language - DSL) framework to assist language developers and data scientists in their attempt to apply Artificial Intelligence (AI) algorithms in several application domains. Big-data processing and AI algorithms are at the heart of autonomics research groups among industry and academia. Major advances in the field have traditionally focused on algorithmic research and increasing the performance of the developed algorithms. However, it has been recently recognized by the AI community that the applicability of these algorithms and their consideration in context is of paramount importance for their adoption. Current approaches to address AI in context lie in two areas: adaptive systems research that mainly focuses on implementing adaptivity mechanisms (technical perspective) and AI in context research that focuses on business aspects (business perspective). There is currently no approach that combines all aspects required from business considerations to an appropriate level of abstraction. In this paper, we attempt to address the problem of designing adaptive systems and therefore providing AI in context by utilising DSL technology. We propose a new DSL (AdaptiveSystems) and a methodology to apply this to the creation of a DSL for specific application domains such as AdaptiveVLE (Adaptive Virtual Learning Environment) DSL. The language developer will be able to instantiate the AdaptiveSystems DSL to any application domain by using the guidelines in this paper with an integrated path from design to implementation. The domain expert will then be able to use the developed DSL (e.g. AdaptiveVLE DSL) to design and develop their application. Future work will include extension and experimentation of the applicability of this work to more application domains within British Telecom (BT) and other areas such as health care, finance, etc.