Perplexity風のエージェントを個人開発アプリに組み込んだ——設計の工夫と課題点
はじめに 外部のウェブ検索と、アプリケーション内で事前にAI分析した独自の内部記事を組み合わせ、出典付きの回答を返す——そんな「Perplexity風のQ&Aエージェント」を、個人開発している海外テックニュース収集・分析アプリ『Vector』に組み込みました。 本家の規模や品質と張り合う意図はありません。 この記事の目的は、先端技術を活用した優れたプロダクトの体験に、個人開発でどこまで近づけるかという試みや、実際のシステム設計、そして実装を通じて見えてきた現時点の課題を共有することです。 ソースコードも公開しているので、少しでも参考になれば嬉しいです。 GitHub リポ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
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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AIに詳しい人の2025年予測は、どこが当たりどこが外れたのか（SWE-Bench 予測88%に対し実績80.9%）
AI Digestが集めた421名の予測を、2026年1月に答え合わせした調査です。コーディング系ベンチマークは唯一の過大予測、セキュリティ系と業界売上は大幅な過小評価でした。自己選択サンプルという限界も含めて、中小企業の計画づくりにどう使えるかを整理します。
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