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Claude Codeの次へ。AIエージェント開発でメモリ設計が重要になる理由
AIエージェント開発の主戦場が変わった。 「一番賢いモデルを使う」だけでは、現場の複雑なタスクに対応できない。4Bパラメータの軽量モデルが、適切な学習とメモリ設計によってGPT-5の精度37.0%を上回る55.4%を記録する。 Claude Codeのファイルベース記憶（memory.md）は初期開発の最適解だ。しかし長期運用や複数エージェントの構築では「記憶の断片化」が発生する。
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OpenAIのParameter Golfから紐解く、開発者がコード執筆から評価設計へ移行するガイド
OpenAIが開催した Parameter Golf の結果が公開された。 16MB という極小のサイズ制限と、H100を8枚 使用し 10分 で学習を終えるという制約だ。 この極限状態で勝敗を分けたのは、人間が書くコードの美しさではない。 AIエージェントを使い倒し、試行錯誤を自動化したか が鍵となった。 開発者の主戦場は「コードを書くこと」から「AIの評価を設計すること」へ移行している。