LLM은 CPU고, 에이전트는 프로세스다 — Agentic AI의 진짜 구조
AI要約
LLMはCPU、エージェントはプロセスという比喩で、Agentic AIの本質を明かします。デモは動くのに本番環境で失敗する理由は、モデルではなくLLMを包むシステムアーキテクチャにあります。ReActパターンなど7つの設計パターンと実装コードで、エージェント開発の落とし穴と正しい構造を解説しています。
AI要約
LLMはCPU、エージェントはプロセスという比喩で、Agentic AIの本質を明かします。デモは動くのに本番環境で失敗する理由は、モデルではなくLLMを包むシステムアーキテクチャにあります。ReActパターンなど7つの設計パターンと実装コードで、エージェント開発の落とし穴と正しい構造を解説しています。



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。