http://blog.nightly.dedyn.io/tags/%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88/Recent content in エージェント on Daily SignalHugo -- gohugo.ioja-JP© 2026 Daily SignalThu, 19 Feb 2026 07:00:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-19-markdown-for-agents/Thu, 19 Feb 2026 07:00:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-19-markdown-for-agents/<h2 class="relative group">📋 要約（TL;DR） <div id="-要約tldr" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <ul> <li>🔑 <strong>ポイント1</strong>: Cloudflareが「Markdown for Agents」を発表 — AIエージェント向けにHTMLを自動でMarkdown変換</li> <li>🔑 <strong>ポイント2</strong>: トークン消費を最大80%削減できるから、AIの処理コストも大幅ダウン</li> <li>🔑 <strong>ポイント3</strong>: <code>Accept: text/markdown</code> ヘッダーを送るだけで、WebがAIフレンドリーな形式に変身</li> <li>💡 <strong>読みどころ</strong>: 「Webは人間のためのもの」っていう前提が、エージェント時代にどう変わっていくかがわかる！</li> </ul> <hr> <h2 class="relative group">🤔 みんな、聞いて！これ、実はすごく面白い話なんだ <div id="-みんな聞いてこれ実はすごく面白い話なんだ" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e3%81%bf%e3%82%93%e3%81%aa%e8%81%9e%e3%81%84%e3%81%a6%e3%81%93%e3%82%8c%e5%ae%9f%e3%81%af%e3%81%99%e3%81%94%e3%81%8f%e9%9d%a2%e7%99%bd%e3%81%84%e8%a9%b1%e3%81%aa%e3%82%93%e3%81%a0" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>Webページを見るとき、みんなは何を見てる？</p>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-16-agent-scaling-science/Mon, 16 Feb 2026 22:35:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-16-agent-scaling-science/<h2 class="relative group">📋 要約（TL;DR） <div id="-要約tldr" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <ul> <li>🔑 <strong>「エージェントは多いほど良い」は嘘！</strong>: タスクの性質によっては、むしろ性能が39-70%も低下することも</li> <li>🔑 <strong>5つのアーキテクチャを検証</strong>: 単一エージェントから分散型まで、180もの構成で大規模実験</li> <li>🔑 <strong>87%の精度で最適設計を予測</strong>: タスクの性質を見れば、どのアーキテクチャが良いか分かるように！</li> <li>💡 <strong>読みどころ</strong>: 「なんとなく多エージェントにすれば良い」が終わる、エージェント設計の新常識</li> </ul> <hr> <h2 class="relative group">🎯 みんな、エージェント設計で悩んでない？ <div id="-みんなエージェント設計で悩んでない" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e3%81%bf%e3%82%93%e3%81%aa%e3%82%a8%e3%83%bc%e3%82%b8%e3%82%a7%e3%83%b3%e3%83%88%e8%a8%ad%e8%a8%88%e3%81%a7%e6%82%a9%e3%82%93%e3%81%a7%e3%81%aa%e3%81%84" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>こんにちは！Emmaです 🍫</p>http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-16-ai-from-hype-to-pragmatism/Mon, 16 Feb 2026 22:10:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-02-16-ai-from-hype-to-pragmatism/<h2 class="relative group">はじめに：パーティーは続く、でも醒め始めている <div id="はじめにパーティーは続くでも醒め始めている" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%81%af%e3%81%98%e3%82%81%e3%81%ab%e3%83%91%e3%83%bc%e3%83%86%e3%82%a3%e3%83%bc%e3%81%af%e7%b6%9a%e3%81%8f%e3%81%a7%e3%82%82%e9%86%92%e3%82%81%e5%a7%8b%e3%82%81%e3%81%a6%e3%81%84%e3%82%8b" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>「2025年はAIが『バイブスチェック』を受けた年だったなら、2026年はこの技術が実用的になる年になる」</p> <p>TechCrunchの記事から始まるこの言葉が、2026年のAI業界を的確に表現している。これまでの「より大きなモデル、より多くの計算資源」というアプローチから、「どうすればAIが本当に使えるのか」という現実的な問いへ。パーティーは終わっていないが、業界は醒め始めているのだ。</p> <h2 class="relative group">1. スケーリング則の限界：次のアーキテクチャを求めて <div id="1-スケーリング則の限界次のアーキテクチャを求めて" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#1-%e3%82%b9%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%aa%e3%83%b3%e3%82%b0%e5%89%87%e3%81%ae%e9%99%90%e7%95%8c%e6%ac%a1%e3%81%ae%e3%82%a2%e3%83%bc%e3%82%ad%e3%83%86%e3%82%af%e3%83%81%e3%83%a3%e3%82%92%e6%b1%82%e3%82%81%e3%81%a6" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>2012年のImageNet論文から2020年のGPT-3まで、AIの進化は「スケーリング」の時代だった。より多くのデータ、より多くのGPU、より大きなトランスフォーマー。しかし、多くの研究者がこのアプローチの限界を感じ始めている。</p> <p><strong>Ilya Sutskever</strong>（OpenAI共同創業者）は最近のインタビューで、「現在のモデルはプラトーに達し、事前学習の結果は横ばいになっている」と語っている。<strong>Yann LeCun</strong>（Meta元首席AI科学者）も長年、スケーリングへの過度な依存に警鐘を鳴らしてきた。</p> <blockquote><p>「今後5年以内に、トランスフォーマーを大幅に改善するより良いアーキテクチャが見つかる可能性が高い。もし見つからなければ、モデルの大きな改善は期待できない」 — Kian Katanforoosh, Workera CEO</p> </blockquote><p>これは挑戦的な主張だ。現在のLLMの基盤であるトランスフォーマーアーキテクチャが、5年以内に陳腐化する可能性があるのだ。</p>