「作って終わり」のAIエージェントは死ぬ - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！KDDIアイレットの伊藤です。 「AI エージェントを開発したいが、どう設計すればいいかわからない」「いざ作ってみたものの、思ったほど成果が出ていない」「動き始めてから追加の構成が次々に必要になり、うまく回らなくなった」— そんな悩みはありませんか? 私はサポートデスクの現場で、人海戦術の限界という課題を解決するべく、Google Cloud を用いた AI チャットボットと AI エージェントを開発・本番運用してきました。結果として、かなりの業務工数削減に成功し、増員なしで現場を回すことができています。 この記事

[JULY]

冒頭の結論として描いている図を見たら、これ、AI は全く関係ないことがわかる。AI は、これまでできなかった事を実現するためのパーツであって、使い続けるための「営み』は、これまでのシステムと違わない。

[nguyen-oi]

LLMの運用で一番大事なのはモデル選定じゃなくて観測と人間の介入サイクルっていうのは現場の超リアルな知見だな

[pmint]

低品質。生成された文章を、訳も分からず切り取らないこと。