【AIエージェント】用途別LLMの選び方|現場で使われる8種類のモデルタイプと使い分け戦略
AI要約
AIエージェント開発で「全部GPT-4oで実装」するとAPI代が月額数十万円に膨らむ問題を解決する方法です。実務で使い分けられる8つのLLMタイプ(ハイエンド・軽量・推論特化・MoE・VLM・LAM・ツール特化・コード特化)と、各モデルの使い分け戦略をシャイオスの現場知見から詳しく解説しています。コスト爆発とレイテンシ悪化を防ぐ設計思想が学べます。
AI要約
AIエージェント開発で「全部GPT-4oで実装」するとAPI代が月額数十万円に膨らむ問題を解決する方法です。実務で使い分けられる8つのLLMタイプ(ハイエンド・軽量・推論特化・MoE・VLM・LAM・ツール特化・コード特化)と、各モデルの使い分け戦略をシャイオスの現場知見から詳しく解説しています。コスト爆発とレイテンシ悪化を防ぐ設計思想が学べます。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。