すべてのAIシステムがエージェントである必要はない

この記事では、大規模言語モデル（LLM）の最近の進歩を探り、純粋なLLM、検索拡張生成（RAG）ベースのシステム、ツール使用とAIワークフロー、AIエージェントなど、さまざまなAIシステムアーキテクチャを比較しています。履歴書選考アプリケーションを例に、各アーキテクチャの機能と複雑さを説明しています。著者は、すべてのアプリケーションにAIエージェントが必要なわけではないと主張し、ニーズに基づいて適切なアーキテクチャを選択する必要があるとしています。この記事では、信頼性の高いAIシステムを構築することの重要性を強調し、シンプルで構成可能なパターンから始め、段階的に複雑さを増していくことを推奨し、生粋の能力よりも信頼性を優先するよう訴えています。