【NEWS】 #オク・テギョン、『##エージェント・キム』に特別出演❗️# #ソ・ジソブ# とのブロマンスに期待😆 詳しい役柄はこちら⬇️ #オクテギョン# #エージェントキム# #エージェントキムリアクティべーティッド# #AgentKimReactivated#

誘拐された娘のために敵を殺しまくる『エージェント・キム: リアクティべーティッド』が話題のソ・ジソプさんですが、『広場』では殺された弟の復讐のためにヤクザを片っ端から殺しまくっています。

「娘に手を出したら全員殺す」 平凡なお父さんは元特殊工作員でした！ソ・ジソブ、「広場」に続く“超絶バイオレンス”！ 『エージェント・キム: リアクティべーティッド』6月26日（金）よりNetflixで配信開始

エージェントのLLMコール、本当に全部フロンティアモデルが必要ですか？NVIDIAのSwitchyardで実測してみたら、驚きの結果が出ました。 タイトル: Switchyard Agent Routing Benchmark URL: TL;DR 145件のマルチステップエージェントタスク（1タスク平均6.3コール）を検証。93%のLLMコールは小型モデルで処理でき、74%のコスト削減を達成。精度の低下はわずか6ポイントでした。 ポイント 🎯 フロンティアモデルは7%のコールのみ 全LLMコールのうち、Claude Opus 4.8が必要だったのはたった7%。残り93%はNemotron 3.5 Lightningで処理可能でした。 💰 コストは74%削減 タスクあたりコストが$0.092（Opus単体）→ $0.026（ルーティング）→ $0.006（Lightning単体）に。精度80%を確保しながら大幅な削減を実現。 📊 コスト内訳の意外な事実 フロンティアモデルはコール件数わずか7%なのに、総支出の68.4%を占有。加えてジャッジモデル自体のコストが21.2%を消費する点に注意が必要です。 🔢 ルーティングが割に合うかの公式 「最小オフロード率 = ジャッジコスト ÷ (高額モデルコスト - 安価モデルコスト)」で判断できます。モデル間の価格差が小さいと導入メリットが薄れます。 ⚡ 2つのデプロイ方式 NVIDIAのSwitchyardをプロキシサーバーとして独立起動するか、LangChainのDeep Agentsミドルウェアとして組み込むかを選択できます。 タスクが比較的簡単だった（難しいタスクならルーティング効果はさらに大きい可能性あり）という留意点はあるものの、1タスク複数コールのエージェントには非常に実践的な知見です。 #AIエージェント# #LLMコスト#

エージェントによって書き込まれ バンドルの信頼性を担保 → Open Knowledge Format（OKF）v0.1 の「AI が自動生成したナレッジが増えたとき、その中身をどこまで信用していいか」という課題を解決するため、v0.2 に「信頼のシグナル」がフロントマターに追加されました。

#エージェントキム# 完 実は8話ぐらいで若干飽きがきてたんだけど、9話ですぐにガっと盛り返してそのままの勢いで最後も◎。なるほどなあ。やっぱり話数って大事だね。この系統はダラダラするとだめ。全何話でこう組み立ててこういう展開から最後はこう終わります！っていう明確さがよかったと思う✨