エージェント
先例は正解ではない — AIが場当たり的修正を複製して権威を作る方法
AIはコードの構造は読めるが、それが設計上の決定なのか場当たり的な修正なのかは読めない。だから複製するほど欠陥が偽の権威を得る。このループを断ったのはより大きなモデルではなく、人間の一行の問いかけだった。
コーディングエージェントはなぜ動き、なぜ壊れるのか
同じモデルがウェブチャットではhallucinateし、コーディングエージェントでは200行の機能を一発で仕上げる。モデルが変わったのではない — トポロジーが変わったのだ。生成は確率的でよい。検証は決定論的でなければならない。
モデルのIQよりフィードバック・トポロジー
同じモデルが40で止まることもあれば、527を完走することもある。違いはモデルではなくフィードバック構造だ。LLMの性能は、モデル自体よりも、フィードバックループがどれだけ速く決定論的かに大きく左右される。