LLMエージェントによる因果推論の正当性について考察。モデルの能力向上に依存する現状のフレームワークの限界を指摘し、能力不足による誤りを前提としたシステム設計や測定プロセスの改善の重要性を説く。
AIコーディングの「ループ」4種類を完全入門 Anthropic公式が分かりやすく整理して解説
編集メモ: LLMの能力に頼り切るのではなく、AIの推論エラーを前提としたシステム設計や評価プロセスの厳格化が、AIを実務で安全に運用するための必須要件となる。