Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology(@nyaa_toraneko):Agentを扱ううえで、「違う。そうじゃない」と修正を繰り返す方法は、あまり効果的ではないと感じている。否定や追加指示を重ねるほど、コンテキストには失敗した経路や場当たり的な制約が蓄積していく。一方で、何を基準に正しいと判断するのかは、必ずしも明確にならない。結果として、Agentは目的そのものではなく、直近の修正指示に過適合しやすくなる。だから、「違う。そうじゃない」と伝える前に、まず取り得る候補を列挙させるべきだと思う。そのうえで、各候補についてPoCの計画を立て、評価基準とテストゲートを設ける。小さく検証し、結果を比較しながら、最も有望な案を選ぶ。そして、十分に見込みのある方向性が確認できてから、本格的な実装へ進む。このプロセスを踏まなければ、「違う。そうじゃない」という状態は根本的には解消されない。 Agentのうまい扱い方とは、誤った出力を何度も修正することではない。最初から候補、評価基準、検証方法を設計し、「そうそう、その通り」と言える方向へ進みやすい道筋を整えることだ。試行錯誤そのものが不要なのではない。重要なのは、試行錯誤を会話上の押し問答として行うのではなく、管理された仮説検証として行うことである。最近は、Agent Engineeringの本質は、指示を細かく書くことではなく、探索と検証のプロセスを設計することにあると考えている。

Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology@nyaa_toraneko

2026.08.03 02:23

Agentを扱ううえで、「違う。そうじゃない」と修正を繰り返す方法は、あまり効果的ではないと感じている。否定や追加指示を重ねるほど、コンテキストには失敗した経路や場当たり的な制約が蓄積していく。一方で、何を基準に正しいと判断するのかは、必ずしも明確にならない。結果として、Agentは目的そのものではなく、直近の修正指示に過適合しやすくなる。だから、「違う。そうじゃない」と伝える前に、まず取り得る候補を列挙させるべきだと思う。そのうえで、各候補についてPoCの計画を立て、評価基準とテストゲートを設ける。小さく検証し、結果を比較しながら、最も有望な案を選ぶ。そして、十分に見込みのある方向性が確認できてから、本格的な実装へ進む。このプロセスを踏まなければ、「違う。そうじゃない」という状態は根本的には解消されない。 Agentのうまい扱い方とは、誤った出力を何度も修正することではない。最初から候補、評価基準、検証方法を設計し、「そうそう、その通り」と言える方向へ進みやすい道筋を整えることだ。試行錯誤そのものが不要なのではない。重要なのは、試行錯誤を会話上の押し問答として行うのではなく、管理された仮説検証として行うことである。最近は、Agent Engineeringの本質は、指示を細かく書くことではなく、探索と検証のプロセスを設計することにあると考えている。