🐡 ある日、規制が変わっただけで頼りのモデルのAPIが一夜で使えなくなる――そんな現実が、AIの「単一ベンダー依存」リスクを突きつけました。 実際、Fable / Mythos への輸出規制は、アクセスが瞬時に断たれ得ることを示しました。ならば1つの巨大モデルに賭けるのではなく、複数のモデルを束ねて協調させる「集合知」こそが、レジリエントなAI主権の現実的な設計図ではないか。Sakana AI はそう問いかけます。 その答えが Sakana Fugu: One Model to Command Them All です。Fuguは単なるルーターではなく「さまざまなLLMを呼び出すよう訓練された言語モデル」で、ユーザーは1つのエンドポイントに投げるだけ。あとはFuguが自分で解くか、専門モデルのチームを編成するかを判断し、選択・委譲・検証・統合まで内部で完結させます。自分自身を再帰的に呼び出し、プール内のエージェントは差し替え可能なので、制限のかかったモデルを動的に迂回できるのが主権の肝です。基盤はICLR 2026のTrinityとConductorで、固定ワークフローではなく「学習された協調」で動きます。 🚀 精度重視のFugu Ultraは厳しい推論・科学・工学ベンチでFable 5やMythos Previewと肩を並べ、タスクによってはGemini 3.1 Pro / Opus 4.8 / GPT 5.5を上回るとのこと。ベータ500名では、コードレビューで競合の約3件に対しFuguは20件超の問題を検出し、データサイエンス研究もほぼ無人で進んだと報告されています。モノリシックな巨大化から、協調するエコシステムへ。 URL: #AIエージェント# #LLM#