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Synapse 開発日記: LLM 切り替えで露呈する社内 AI エージェントのモデル依存性 - カンム テックブログ
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Synapse 開発日記: LLM 切り替えで露呈する社内 AI エージェントのモデル依存性 - カンム テックブログ
エンジニアの佐野です。Synapse という社内 AI エージェントを運用しています。Anthropic, OpenAI, Goog... エンジニアの佐野です。Synapse という社内 AI エージェントを運用しています。Anthropic, OpenAI, Google... といった LLM ベンダー各社が競うように新しいモデルをリリースしています。それに伴いツールの切り替えやモデルの切り替えをする人も多いと思います。今日は高性能と言われるモデルを使えば良いわけではない、という話をします。あらかじめ書いておきますが特にITエンジニアと呼ばれる人は、システム設計・コーディング・デバグでどれくらいの威力を発揮するか、というようなシステム開発の文脈でモデルの能力を語ることが多いと思いますが、この記事ではモデルの選択が Synapse の挙動にどう影響を与えるか、という範囲での話になります。 Synapse についての改めての説明から始まり、Synapse のバックエンドの LLM を切り替えたときの挙動の違いを観察し、それが

