LLM / エージェント
そもそもLLMは何をしている装置なのか、チャットAIとエージェントは何が違うのか、トークンと料金はどう結びついているのか。手を動かす前でも後でも読めますが、ここが分かっていると、急に的外れになる・平気で嘘をつくといった挙動に納得がいきます。ことばの扱い方は[LLMと自然言語](/columns/nlp)、内部の構造は[LLMの仕組み](/columns/llm-architecture)に分けたので、そちらも合わせてどうぞ。
リファレンス(早見表)
- Claude Codeのスラッシュコマンド一覧
/model、/clear、/compactなど、Claude Codeの組み込みコマンド。よく使うものを中心に、説明つきで並べた。
23本。「まとめ」を先頭に、あとは新しい順です。
- まとめそもそも、AIエージェントって何?
- 手元のMacでLLMを動かせるかどうかは、メモリの量で決まる。2026年8月の新機種で、上限は32GBから512GBまで開いた
- 「やさしい言葉で」という指示で、AIが書く説明文の「インストール」が「入れる」に化けた。「わかりやすく」では起きなかった
- 何度直させても同じ書き方に戻る。原因は、指示書のたった一行だった
- AIエージェントにどこまで任せるか。線は「規模」と「クリティカルさ」で引く
- Anthropicが自社の編集者に提示したのは、平均の3倍を超える年俸だったエッセイ
- 手元のパソコン内で動くAI——賢さでは負けるが使い放題実践
- 迎合しないように作られている——Claudeの人格は、誰がどう育てているのか深掘り
- 発表間隔は、2年半から月イチへ——LLM以降のAIの歴史、加速の9年深掘り
- ブームは、これで三度目——LLM以前のAIの歴史、70年の浮き沈み深掘り
- MCPとは何か――エージェントに道具を持たせる、共通の差し込み口実践
- 壁は消えたのではなく、移動した——PythonとApp Storeのあいだでエッセイ
- LLM時代のプログラミング言語——「バイナリでいいのでは?」を検証する深掘りエッセイ
- 文字起こしの精度を上げようとして、自分の思い込みが5つ潰れた話実践深掘り
- 良いテキストが見つからず、公開を諦めたサイトがある
- 自分や誰かのために、システムを作れる時代
- サブエージェントで、トークンが一瞬で溶ける実践つまずきどころ
- AIエージェントのトークン消費を減らすコツ実践
- ハルシネーション——AIは、嘘をついているわけではない
- 自分の資料で、専門特化のエージェントを作る深掘り実践
- そもそもLLMって何?
- 放置した検索でCPUが爆熱、気づいたら数日経っていた話つまずきどころ実践
- トークン節約のためのモデル選び