直列処理とグラフ処理の境界線
AIエージェントのワークフローを作っていると、早い段階で「これはグラフ処理で書くべきでは？」と思う瞬間があります。 分岐がある。聞き返しがある。人間承認がある。途中で別のツールに渡したい。最後は共通の回答生成に戻したい。そういう要件を見ると、一直線の直列処理より、グラフ処理の方が正しそうに見えます。 ただ、最初からグラフ処理にすると、設計が賢くなる前に検証対象が増えます。 実行順序を読めば仕様が分かるなら直列処理で始める。実行経路そのものをテスト対象にしないと保守できないならグラフ処理を検討する。 この記事では、LangChain / LangGraph 的な設計を念頭に、直列処理...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIに答えさせず問い返させると、成果は変わるのか（対照群比+0.258標準偏差、n=1,763・8週間）
Google DeepMindがシエラレオネの中等学校12校・生徒1,763人・8週間の事前登録済みRCTで、AIに直接解答をさせず問い返させる「ガイド付き学習」を検証。数学スコアは対照群比+0.258標準偏差。ただし発信元は製品提供者本人であり、学力層による効果の偏りも自ら認めている。読み方を整理する。
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AIは「人間なら数週間」の開発をどこまで完遂できるのか ― 1.7万行の再実装はテスト2,000/2,001件、6.1万行は35%止まり
Epoch AIの暫定結果によると、熟練エンジニアで2〜17週と見積もられた約16,905行のツールキット再実装を最新モデルがE2Eテスト2,000/2,001件（99.95%）で完遂した一方、約61,461行の課題は10億トークンの約9割を使って可視テスト256/733件（35%）で未解決でした。規模と費用の境界線を読み解きます。
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AIは人間の何時間ぶんの仕事まで任せられるのか？ 4分未満はほぼ100%、4時間超は10%未満だった
METRが2025年3月19日に公開した測定によると、現行モデルは人間が4分未満で終える作業をほぼ100%こなす一方、人間が約4時間超かかる一続きの仕事は10%未満しか完遂できない。成功率50%の時間地平は約7か月で倍化。中小企業が導入判断に使える物差しとして読み解く。
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