【開発日誌 Day8】AIタグを付けても、本文だけは書き換えないと決めた
メモにAIでタイトルやタグを付けるなら、本文も読みやすく直したくなります。けれどSimpleMemoでは、AIタグ自動追加を設計するときに「原文は一文字も書き換えない」を先に決めました。今回は、その制約を残した理由と、対応機種によって処理経路が変わっても同じ形式に整えるまでの判断を書きます。 最初に決めたのは「AIに何をさせないか」だった AIタグ自動追加で足すのは、次の3つです。 内容を表す名詞タグを1〜3個 20文字以内のタイトル todo、idea、log の種別 逆に、本文の要約、校正、言い換えはしません。 これは機能が足りないからではなく、メモの役割を守るための境界で...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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社内AIの「危ない出力」を自社ルールで検閲する4Bモデルは、中小企業でも運用できるのか？
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AIエージェントに専用コマンドを渡すと何が変わるのか？18タスク1,000回で成功率84%が94%になった記録
Hugging Faceが同一の18タスクを各10回、計約1,000回走らせて比較したところ、専用CLIを使ったエージェントの成功率は94%、汎用のAPI直叩きでは84%でした。トークン消費は最大6.0倍の差がつく一方、単発の読み取りでは専用化が不利になる線引きも示されています。
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AIエージェントはどこで失敗するのか？8,000超のAPI・62ドメインで測ったVAKRAが示す設計の上限
IBM Researchが公開したエージェント評価基盤VAKRAは、8,000以上のAPIと62ドメインを模した環境で、推論チェーン3〜7ステップを要しうる課題を解かせるものです。ツール候補の多さ、手順の長さ、社内ルールの遵守という3条件で失敗が増える構造を、中小企業の設計判断に引き直して読み解きます。
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