AIエージェントの数を増やせば性能は上がるのか──「数より性能」を示す実験データ
未来学者Ramez Naamは、OpenAIがナビエ・ストークス方程式の難問解決を1万体規模のAIエージェント群の成果として発表し話題になったことに対し、OpenAIでマルチエージェントの研究に携わる研究者Noam Brownが「マルチエージェントの貢献は10%にも値しない」と述…
「マルチエージェント」の論考
4 articlesAIエージェント活用の習熟度を測る物差しを自分の組織は持っているか、Every 運用責任者の週次評価の実践
Every社の運用責任者（head of operations）Arielle Shipperは、従来は一つのチャットスレッドに逐次プロンプトを重ねる働き方をしていたが、従業員向け株式の取得コスト検証のような複雑な業務では、複数のサブエージェントに役割を分担させて並行処理する方式…
AIの「思考が読める」状態は、なぜ崩れ始めているのか
OpenAI の研究者 Noam Brown は、OpenAI が発表したミレニアム懸賞問題（Navier-Stokes）の解決が、1万体の AIエージェントが1,300億トークンを88時間で使う形で行われたとする対談で、その成果にマルチエージェントの寄与は1割にも満たず、主因は…
AIエージェントはどう作り、どう管理するのが正しいのか ― 「作りすぎない」設計とツールエンジニアリングの原則
チームは最初のAIエージェントを「作りすぎる」傾向がある。細かいルールや決定論的な指示を詰め込む前に、まずシンプルなプロンプトでモデルに意図を伝え、動かしてみることが先決