Claude Code開発者、大胆な決断：RAGからAgentic Searchへresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 06:45•公開: 2026年2月25日 01:00•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、大規模言語モデルの情報検索に対するエキサイティングな変化を強調しています。Claude Codeの開発者が、従来の検索拡張生成（RAG）を避け、Agentic Searchに移行したことは、革新的な可能性への扉を開きます。これは、より効率的で動的な情報アクセスにつながる可能性があります。重要ポイント•Claude Codeの開発者は、RAGをAgentic Searchに置き換えました。これは、モデルがgrep/globを使用して情報検索を行う方法です。•Agentic Searchにより、モデルは自律的にファイルを検索できるようになり、事前にインデックスされたデータへの依存が軽減される可能性があります。•この変化は、RAGで一般的に使用されているベクトル検索が、LLM開発における過渡期の技術である可能性を示唆しています。引用・出典原文を見る"Claude Codeの開発者Boris Cherny（@bcherny）は、Voyage embeddings、ベクトルDB、セマンティック検索をすべて試しました。最終的に、Agentic Searchの方が圧倒的に優れていると結論付けました。"ZZenn LLM2026年2月25日 01:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事LLMs Craft Geometric Worlds: Unveiling the Secrets of Spatial Understanding in AI新しい記事Transforming AI from Tool to Companion: A New Approach to Coding with Claude Code関連分析researchAIイノベーション：モデル蒸留が生成AIに興奮を呼ぶ2026年2月25日 05:30researchGrady Booch氏、新たな黄金時代を宣言：AIがソフトウェアエンジニアリングを再構築2026年2月25日 05:15researchOpenAIがAIコード評価の新時代を切り開く：SWE-benchよ、さようなら！2026年2月25日 04:45原文: Zenn LLM