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なぜClaude Codeは巨大化より構造化を選んだのか。GraphRAGで自律エージェントを実用化する完全ガイド
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なぜClaude Codeは巨大化より構造化を選んだのか。GraphRAGで自律エージェントを実用化する完全ガイド

AIエージェント開発において、モデルの巨大化は終焉を迎えた。ローカル環境のVRAMに収まる限界は20Bパラメータだ。これ以下の軽量モデルでも、データの渡し方を工夫すれば巨大モデル以上の精度と応答速度が得られる。 カギは、主張と根拠の論理関係を保持するGraphRAGと、推論速度を維持するメモリ最適化にある。自律エージェントを実用化するための現実解を、データと構造化の視点から解説する。

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