AIの「思考の過程」を読んで挙動を当てる——実はそれ、あまり当てになりません🔮 挙動予測そのものを学習タスクにする発想が新しいです。 タイトル: Forecasting Future Behavior as a Learning Task URL: 🔮 概要 大規模推論モデル（LRM）が新しい入力にどう振る舞うかを予測する手法です。明示的な説明に頼るのではなく、単一の推論軌跡を分析して出力を予測する訓練可能なモデル「Behavior Forecasters」を導入します。 ❓ 解決する課題 LRMの挙動を理解・予測したいですが、従来手法には限界がありました。 ・既存の説明手法は、長い推論軌跡にうまくスケールしません ・推論軌跡を自然言語として読むと、その内容は信頼できないことが多いです モデルが書いた思考が、実際の挙動を正しく反映するとは限らないのです。 💡 方法論と提案手法 ・挙動の予測そのものを「学習可能なタスク」として扱います ・訓練データはLRMへの問い合わせから直接得られ、人間のアノテーションは不要です ・推論時は単一のフォワードパスで動作します ・2つの予測タスクで具体化：再実行をまたいだ答えの一貫性の推定、入力変更が出力に与える影響の予測 ・バックボーンのエンドツーエンドのファインチューニングと、対象LRMの重みからの初期化が不可欠でした 📊 実験結果 ・Behavior Forecastersは、「素朴な読み手」としてのGPT-5.4やClaude Opus-4.6を上回りました ・しかも推論コストはそれらのごく一部で、より高い精度を達成しました #LLM解釈可能性# #推論モデル#

【📢ID登録締切まであと4日｜大規模言語モデル講座2】 「大規模言語モデル講座2」のID登録締切が、8/31（月）10:00に迫っています！ 本講座では、LLMの基礎知識を踏まえ、 🔹RAG・Tool Useなど外部環境の活用 🔹LLMの軽量化 🔹安全対策 🔹LLMの分析・解釈可能性 🔹ドメイン特化 など、LLMを実際に活用していくために必要となる応用技術を学びます。 さらに、毎年恒例の「個人型LLM開発コンペ」も開催予定！ 講義で知識を身につけるだけでなく、実践を通してさらに理解を深められます。 LLMの基礎からさらに一歩先へ進み、応用・社会実装につながる技術を身につけたい方は、ぜひこの機会にご応募ください！ 📅ID登録締切：8/31（月）10:00 📅講座申込締切：9/2（水）10:00 ▼詳細・お申し込み

香港大学や中国人民大学など国際共同チームが、LLMの内部を脳のように機能地図化する手法NeuroCogMapを発表した(https://arxiv[.]org/html/2607.00397v1)。 これまでの解釈可能性研究は、個々のニューロンを追う局所的な手法か、埋め込み全体を見る大域的な手法のどちらかに偏りがちだった。NeuroCogMapは認知神経科学のfMRI研究を手本に、脳を機能ごとの領域に分割するのと同じ発想でLLMを解剖する。モデル内部の活性化をスパースオートエンコーダ(SAE、多義的なニューロンをより解釈しやすい特徴量に分解する手法)で抽出し、似た反応パターンの特徴量同士をクラスタリングして「パーセル」と呼ぶ機能単位を作る。分割数を10から300まで試して270個で品質スコアが最大になり、さらに5,683本のLLM関連論文から抽出した45種類の認知能力に紐づけ、知覚、表象、抽象化、応用という4階層のヒエラルキーにまとめ上げた。Gemma2-2B、Gemma2-9B-IT、Llama-3.1-8Bの3モデルで検証し、この構造がモデルをまたいである程度共通していることも示している。 このマップの面白さは病理診断に使える点。正常な応答と失敗した応答をパーセル活性化や回路のつながり方で比較し、ハルシネーション、社会的バイアス、拒否失敗(有害な指示を拒めない)、迎合(sycophancy)という4つの失敗の内部の違いを可視化した。とくにハルシネーションは単一の原因ではないと示した点が興味深い。誤解を誘う前提を含むTruthfulQAでは怪しい情報を検証する高次の評価制御が働かず連想的な検索が暴走することが原因だったのに対し、単純な事実質問のNQ-Openでは事実検索を担う複数のパーセル同士の連携が崩れることが原因だった。同じ嘘でも内部で起きていることは別物というのが興味深い。 このシグネチャは検出や介入にも使える。ハルシネーション検出はGemma2-2Bで平均AUROC(検出精度を0から1で表す指標、1に近いほど高精度)0.681、Gemma2-9B-ITで0.840を達成しSelfCheckGPTなど既存手法を上回った。拒否失敗の検出はさらに強力で、AdvBenchとJBB-Behaviorsで平均AUROC0.990から0.992とほぼ天井に近い。さらに検出したパーセルをsteering(内部活性化を強制的に増減させる介入)で操作し、Gemma2-2BのAdvBenchでの拒否成功率を38.3%から98.6%まで押し上げることにも成功した。 もう一つの軸が人間の脳との対応。物語の朗読を聞かせたときの脳活動を記録したLeBelのfMRIデータを使い、パーセル活性化から皮質の血流反応(BOLD信号)を予測させたところ、Word2VecやBERTなど既存の言語特徴量より高い予測精度を示した。特に精度が高かったのは意味統合や注意制御を担うDefaultネットワークやFrontoparietal Controlネットワークといった高次の連合野で、対応するパーセルの機能説明も脳領域の認知プロファイルと意味的に近かったという。 内部シグネチャを古典的な意思決定モデルの改良に使う実験も行っており、二段階の意思決定課題でLLMのパーセル構造から見えた潜在戦略を組み込むと、既存モデル(AIC268.77)や行動データのみから発見したモデル(268.73)よりも低いAIC(値が小さいほど当てはまりが良いとされる指標、262.45)を達成した。 個々のニューロンでも埋め込み全体でもない中間スケールで解釈するという発想が、診断・介入・脳との対応・認知モデリングまで一気通貫でつながっているのが野心的だと思う。

💭 長いコンテキストを読むAIは、本当は「どこを見ればいいか」をすでに知っているのに、毎回律儀に全部読み直しているとしたらどうでしょうか。 長文コンテキストを扱うモデルは、デコードのたびに巨大なKVキャッシュ全体をスキャンします。実際にAttentionが向くのはごく一部のトークンだけなのに、既存のスパースAttention手法はそれをステップごとに探索し直す必要があり、探索自体がコストになっていました。 KAIST AIとGoogle DeepMindの研究チームは発想を転換し、「モデル自身に、今どこを見ているかを言葉で宣言させればいい」と考えました。これが「Declarative Attention」です。モデルはChain-of-Thoughtの中で、コンテキスト全体を見る、特定の箇所だけを見る、直近の出力だけを見るというモードを自ら宣言し、推論エンジンがそれをそのままAttentionマスクに変換します。 驚くべきことに、これは追加学習なしのゼロショットで機能しました。Gemma-4-31BとQwen-3.6-27Bでは、Attention対象トークンをそれぞれ52.0%・31.1%削減しながら、精度低下はわずか1〜3ポイントに収まっています。モデルが大きく、コンテキストが長くなるほど効果も安定し、最長のケースでは1回の応答あたり2,100万トークン分もの削減につながりました。 Language Models Can Control Their Own Attention 効率化と解釈可能性を同時に実現するアプローチとして、長期推論を行うエージェントの実運用コストを下げる鍵になりそうです。 #LLM# #Attention#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 🖥️ 「この画面を見て、ここをクリックして」ができるAI。ブラウザ操作の自動化が変わります。 Geminiの「コンピュータ使用（Computer Use）」は、画面を見てマウスやキーボードを操作するエージェント機能です。UIテストやWeb操作タスクの自動化に新しい可能性を開きます。 📌 タイトル：コンピュータ使用（Computer Use） 🔗 URL： 🧩 概要 従来のUI自動化はDOM構造やセレクタに依存しており、UIが変わると壊れやすいのが難点でした。Computer Useは画面のスクリーンショットを「見て」理解し、クリックやタイプなどの操作を指示できるエージェント機能です。人間がブラウザを操作するのと同じように、視覚ベースでUIを操作できます。 🛠 使い方 スクリーンショットをGeminiに渡し、実行したいタスクを自然言語で指示します。Geminiが画面上のどこをクリック/入力すべきかを判断し、操作アクションを返します。それをブラウザ自動化ツール（Playwright等）と連携して実行する流れです。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・E2Eテスト自動化：「ログインして商品をカートに入れて決済まで進めて」のような複雑なフローを自然言語で記述。UIの変更に強いテストに。 ・RPA的業務自動化：社内システムのフォーム入力やデータ転記を、画面を見ながら自動実行。APIがないレガシーシステムにも対応。 ・Web操作エージェント：「この比較サイトで最安値を調べて」のようなタスクを画面操作で完遂。 ・アクセシビリティ検証：画面を視覚的に解釈して、操作性の問題を検出するテストツールに。 💡 ユースケース 🧪 視覚ベースのE2Eテスト自動化 🤖 APIのないシステムのRPA的自動化 🌐 Webブラウジング・情報収集エージェント ♿ アクセシビリティの自動検証 ⚠️ 注意点 画面の解釈に基づくため、操作の正確性は100%ではありません。重要な操作（決済、削除等）には人間の確認ステップを挟むべきです。また、レイテンシが大きめなので、高速な連続操作には不向き。セキュリティ面でも、操作対象のシステムへのアクセス権限管理に注意が必要です。 ✨ 「APIがないからLLMで自動化できない」は過去の話。画面を見て操作するエージェントの世界を、まずは簡単なタスクから試してみてください。 #Gemini# #LLM#

便利だけど知られていないGemini APIの機能 📑 1,000ページのPDF、テキストも図表もまとめて理解。ドキュメント処理の次元が変わります。 Geminiの「ドキュメント処理（Document understanding）」は、最大1,000ページのPDF等をマルチモーダル（テキスト+図表+画像）で理解する機能です。テキスト抽出だけでは得られない深い文書理解を実現します。 📌 タイトル：ドキュメント処理（Document understanding） 🔗 URL： 🧩 概要 PDFや文書の処理といえば、従来はOCRでテキストを抽出するのが主流でした。しかし、図表、グラフ、レイアウト情報まで含めて理解するのは困難でした。Geminiのドキュメント処理は、ページをマルチモーダルに「見て」理解するため、テキストだけでなく図表やレイアウトの情報も含めた回答が可能です。最大1,000ページまで対応。 🛠 使い方 PDFファイルをFiles APIでアップロードするか、インラインでリクエストに含めます。ページ単位でGeminiが視覚的に解釈し、テキスト、表、図、グラフなどを総合的に理解。「この表のデータを集計して」「3章の図の内容を説明して」のような質問に回答できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・契約書レビュー：数百ページの契約書を丸ごと渡して、特定条項の検索や条件の比較分析を自動化。 ・決算報告書の分析：財務諸表の図表を読み取り、数値の傾向やリスクを自動で抽出・要約。 ・技術文書の理解：設計書やスペックシートの図面・表を含めた質問応答。 ・学術論文の分析：論文のグラフや実験結果の表を理解した上での要約・比較分析。 💡 ユースケース 📋 契約書・法務文書の自動レビュー 💹 決算報告書・財務諸表の分析 🔧 技術仕様書の図面を含む理解 🔬 学術論文のグラフ・表を含む分析 ⚠️ 注意点 スキャンされたPDFの品質が低い場合、読み取り精度が下がる可能性があります。また、1,000ページ対応とはいえ、コストとレイテンシはページ数に比例して増加します。必要なページ範囲を絞って渡す工夫も重要です。機密文書を扱う場合はデータの取り扱いポリシーも確認しましょう。 ✨ 「テキストだけ抽出」の時代から「図表も含めて丸ごと理解」の時代へ。まずは図表の多い文書でその実力を試してみてください。 #Gemini# #LLM#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 **ポイント** 全部のタスクに最強モデルを使っていませんか？「Yes/Noの分類」にフラグシップモデルを使うのは、引っ越しにジャンボジェットを飛ばすようなものです。モデル階層化は、コストと品質のバランスを「定数」から「関数」に変える実践的な戦略です。 📋 **概要** モデル階層とは、タスクの種類や難易度に応じて小型・中型・大型のどのクラスのLLMを使うかを制御するダイヤルです。AIエージェントシステムでは、1回のセッション内に分類・抽出のような定型処理と、推論・計画のような高度な処理が混在します。すべてを大型モデルで処理すれば品質は安定しますが、月間コストが桁違いに膨張します。実運用では全リクエストの概ね60〜80%が小型・中型モデルで十分処理でき、大型モデルが本当に必要なのは残りの20〜40%です。 🔍 **意思決定のポイント** このダイヤルは2つの駆動変数で決めます。 🔹 **コスト感度（cost_sensitivity）** — コスト感度が高いほど小型モデルへの振り分けを増やします。全リクエストを大型モデルで処理する場合と比べ、60%を小型（コスト1/10）、20%を中型（コスト1/3）、20%を大型で処理すると、コストは概ね30%程度まで削減できます。 🔹 **リクエスト価値（request_value）** — 価値の高いリクエストほどエスカレーション閾値を下げ、早めに上位モデルを使います。逆にコスト感度が高い場合は閾値を上げ、本当に必要な場合のみエスカレーションします。 まずはタスク種別による静的ルーティングから始めるのが実践的です。分類・タグ付け・抽出は小型、要約・翻訳は中型、推論・計画・コード生成は大型。そこに信頼度ベースのエスカレーション（構造化出力のパースエラー率、回答拒否率などで判定）を重ねます。 💡 **要点と詳細** 📊 モデル階層数は2〜3層が運用しやすいです。4層以上は管理コストが増大します。エスカレーション閾値は信頼度0.7〜0.85が目安で、リクエスト価値が高いほど下げます。 ルーター方式はまずルールベースで始めましょう。LLMをルーターに使うとルーティング自体にコストがかかり、小型モデル1回分に匹敵することもあります。リクエスト量が少ないうちは入力長やキーワードベースのルールで十分です。 障害時には逆方向のフォールバック（大型→中型→小型）も有効です。サーキットブレーカが開いた場合に軽量モデルに切り替えることで、品質は落ちてもサービスを継続できます。縮退レベルをレスポンスのメタデータに含め、クライアント側で品質低下の可能性を表示するのが望ましいです。 ⚖️ **トレードオフ** 📉 小型モデルに偏りすぎると — 複雑な推論タスクで「もっともらしいが間違っている」回答が増えます。計画の途中で矛盾が発生し実行フェーズで失敗、コード生成では構文は正しいが論理的に誤ったコードが生成されます。失敗コストが高いタスクでは、エラー修正コストが節約額を上回ることになります。 📈 大型モデルに偏りすぎると — 単純な分類タスクに100倍のコストをかけ、応答時間が数秒に膨張します。大型モデルのレート制限に達しやすくなり、全リクエストが429エラーの影響を受けるリスクもあります。月間コストの予算超過はサービスの継続性を脅かします。 🛠️ **ユースケース** 📞 **カスタマーサポート** — 質問分類・FAQ回答・感情分析は小型モデル（全体の約70%）、技術的な問題の診断は中型〜大型、返金ポリシー判断は大型モデル。分類結果に応じて適切な層にルーティングします。 📊 **データ分析パイプライン** — フォーマット変換は小型、数値統計はコード（LLM不要）、パターン分析・異常検知の解釈とエグゼクティブサマリは大型。パイプラインの大部分は小型モデルとコードで処理できます。 🔄 **障害時フォールバック** — 通常は大型モデルで推論し、プロバイダ障害時に中型→小型と段階的にダウングレード。全プロバイダ障害なら静的フォールバック。可用性と品質のバランスを動的に調整する構成です。 信頼度の定義は測定可能な指標に落としましょう。「なんとなく自信がない」では運用できません。モデル更新時はルーティング比率の再検証もお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

# AIエージェント開発の意思決定ポイント 🎯 **ポイント** 全部のタスクに最強モデルを使っていませんか？「Yes/Noの分類」にフラグシップモデルを使うのは、引っ越しにジャンボジェットを飛ばすようなものです。モデル階層化は、コストと品質のバランスを「定数」から「関数」に変える実践的な戦略です。 📋 **概要** モデル階層とは、タスクの種類や難易度に応じて小型・中型・大型のどのクラスのLLMを使うかを制御するダイヤルです。AIエージェントシステムでは、1回のセッション内に分類・抽出のような定型処理と、推論・計画のような高度な処理が混在します。すべてを大型モデルで処理すれば品質は安定しますが、月間コストが桁違いに膨張します。実運用では全リクエストの概ね60〜80%が小型・中型モデルで十分処理でき、大型モデルが本当に必要なのは残りの20〜40%です。 🔍 **意思決定のポイント** このダイヤルは2つの駆動変数で決めます。 🔹 **コスト感度（cost_sensitivity）** — コスト感度が高いほど小型モデルへの振り分けを増やします。全リクエストを大型モデルで処理する場合と比べ、60%を小型（コスト1/10）、20%を中型（コスト1/3）、20%を大型で処理すると、コストは概ね30%程度まで削減できます。 🔹 **リクエスト価値（request_value）** — 価値の高いリクエストほどエスカレーション閾値を下げ、早めに上位モデルを使います。逆にコスト感度が高い場合は閾値を上げ、本当に必要な場合のみエスカレーションします。 まずはタスク種別による静的ルーティングから始めるのが実践的です。分類・タグ付け・抽出は小型、要約・翻訳は中型、推論・計画・コード生成は大型。そこに信頼度ベースのエスカレーション（構造化出力のパースエラー率、回答拒否率などで判定）を重ねます。 💡 **要点と詳細** 📊 モデル階層数は2〜3層が運用しやすいです。4層以上は管理コストが増大します。エスカレーション閾値は信頼度0.7〜0.85が目安で、リクエスト価値が高いほど下げます。 ルーター方式はまずルールベースで始めましょう。LLMをルーターに使うとルーティング自体にコストがかかり、小型モデル1回分に匹敵することもあります。リクエスト量が少ないうちは入力長やキーワードベースのルールで十分です。 障害時には逆方向のフォールバック（大型→中型→小型）も有効です。サーキットブレーカが開いた場合に軽量モデルに切り替えることで、品質は落ちてもサービスを継続できます。縮退レベルをレスポンスのメタデータに含め、クライアント側で品質低下の可能性を表示するのが望ましいです。 ⚖️ **トレードオフ** 📉 小型モデルに偏りすぎると — 複雑な推論タスクで「もっともらしいが間違っている」回答が増えます。計画の途中で矛盾が発生し実行フェーズで失敗、コード生成では構文は正しいが論理的に誤ったコードが生成されます。失敗コストが高いタスクでは、エラー修正コストが節約額を上回ることになります。 📈 大型モデルに偏りすぎると — 単純な分類タスクに100倍のコストをかけ、応答時間が数秒に膨張します。大型モデルのレート制限に達しやすくなり、全リクエストが429エラーの影響を受けるリスクもあります。月間コストの予算超過はサービスの継続性を脅かします。 🛠️ **ユースケース** 📞 **カスタマーサポート** — 質問分類・FAQ回答・感情分析は小型モデル（全体の約70%）、技術的な問題の診断は中型〜大型、返金ポリシー判断は大型モデル。分類結果に応じて適切な層にルーティングします。 📊 **データ分析パイプライン** — フォーマット変換は小型、数値統計はコード（LLM不要）、パターン分析・異常検知の解釈とエグゼクティブサマリは大型。パイプラインの大部分は小型モデルとコードで処理できます。 🔄 **障害時フォールバック** — 通常は大型モデルで推論し、プロバイダ障害時に中型→小型と段階的にダウングレード。全プロバイダ障害なら静的フォールバック。可用性と品質のバランスを動的に調整する構成です。 信頼度の定義は測定可能な指標に落としましょう。「なんとなく自信がない」では運用できません。モデル更新時はルーティング比率の再検証もお忘れなく。 #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 ツールの結果をそのまま最終出力にしたいのに、モデルが余計な要約を挟んでいませんか？ `tool_use_behavior` を設定すれば、ツール出力をそのまま最終結果にしたり、特定のツールで停止させるなど、出力の制御を細かくカスタマイズできます。 📌 タイトル：tool_use_behavior 🔗 URL： 🧩 概要 `tool_use_behavior` はエージェントがツールを呼び出した後の挙動を制御するオプションです。`"stop_on_first_tool"` を指定すると、最初のツール出力がそのまま最終出力になります。`StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])` で特定ツールのみ停止対象にできます。さらにカスタム関数を渡せば、`ToolsToFinalOutputResult(is_final_output=True, final_output=...)` を返すことで、出力を加工してから最終結果にすることも可能です。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, StopAtTools, ToolsToFinalOutputResult # 最初のツール出力をそのまま最終結果に agent_direct = Agent( name="direct", tools=[search_tool], tool_use_behavior="stop_on_first_tool", ) # 特定ツールでのみ停止 agent_selective = Agent( name="selective", tools=[search_tool, format_tool, send_tool], tool_use_behavior=StopAtTools( stop_at_tool_names=["format_tool"] ), ) # カスタム関数で出力を制御 def custom_behavior(context, tool_results): result = tool_results[0] if result.tool_name == "get_answer": return ToolsToFinalOutputResult( is_final_output=True, final_output=f"回答: {result.output}", ) return ToolsToFinalOutputResult(is_final_output=False) agent_custom = Agent( name="custom", tools=[get_answer, search_tool], tool_use_behavior=custom_behavior, ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・API呼び出し結果をそのまま返すプロキシ型エージェントに `"stop_on_first_tool"` を活用する ・パイプライン内の特定ステップで出力を確定させ、無駄なLLM呼び出しを削減する ・カスタム関数で出力フォーマットを統一し、下流システムとのインテグレーションを安定させる ・構造化データ（JSON等）をモデルに要約させず、そのまま後続処理に渡す 💡 ユースケース 🔌 API結果をそのまま返すプロキシエージェント 📊 データベースクエリ結果の直接出力 🔄 パイプラインの中間ステップでの出力確定 🎯 特定ツールの結果だけを最終出力にする選択的制御 ⚠️ 注意点 `"stop_on_first_tool"` を使うと、モデルによる結果の解釈や補足が行われなくなります。ユーザー向けの分かりやすい出力が必要な場合はカスタム関数で調整してください。複数ツールが並列呼び出しされた場合の挙動も事前に確認しましょう。 ✨ `tool_use_behavior` で、エージェントの出力を「モデル任せ」から「設計通り」に制御しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#