Genki / Squadbase

ありがとうございましたー！！ まだ西海岸に来たばっかりですが、地道にプロダクトフォーカスで頑張っています。 もちろんアメリカ市場やるためにも日本市場が我々にとってはとても大事です。 引き続き日本のコミュニティの方々とData Agentの領域を盛り上げて行きたいです！

最大の知能を使うんじゃなくて、コストと精度のバランスがとれたモデルのルーティングが重要という記事。 これは常に同意で、SquadbaseのAIエージェントでもタスクごとに最良のモデルを常に実験を回している。 Luna5.6の評価は非常に納得で見間違えたんじゃないかと思うほど、コスパが良かった。 大局観は大体のエージェントで同じものの、じゃあ全てLuna5.6を使えば良いかというとそういう訳ではなくて、claudeファミリーにやらせないとうまく精度が出ないタスクや逆も存在していることがわかった。 つまり、自社のハーネスのLLM callごとにベストのモデルが常に変わり続けるので実験環境が最も重要ということになる。 一方で、ほとんどのAIユーザーはこんな実験環境を作ってられないので、ここにプロダクトの価値が宿るんじゃないかという点にも非常に同意。 これから中華モデル含めて知能あたりのコストが下がるにしたがって、タスク別にハイブリッドにモデルを組み合わせてコストを大きく削減する取り組みはより重要性が上がっていく。