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GPT-Rosalindの並列解析から学ぶ、AIエージェントのタスク分解とシステムプロンプト設計完全ガイド
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GPT-Rosalindの並列解析から学ぶ、AIエージェントのタスク分解とシステムプロンプト設計完全ガイド

数千のAIエージェントが、32分で数百万個の細胞データを解析した。個別のタスクを自律的に分解し、外部知識と接続する「分散型推論」の成果だ。 開発者としてこのアーキテクチャの応用が気になる。Claude Codeで1人SaaSを構築する僕も、エージェントのタスク分解と外部検索のタイミングをシステムプロンプトでどう制御するかに注力している。