AIエージェントの推論を解読:OpenCodeのソースコードからエキサイティングな探求research#agent📝 Blog|分析: 2026年2月20日 01:45•公開: 2026年2月20日 01:00•1分で読める•Zenn AI分析この記事は、オープンソースのAIコーディングエージェントであるOpenCodeのソースコードを調べることで、AIエージェントの内部構造への魅力的な一瞥を提供しています。モデルの能力だけでなく、優れた出力を生み出すのはモデルとエージェントのアーキテクチャの相互作用であることを強調し、エージェントの推論プロセスの重要な設計について掘り下げています。重要ポイント•この記事は、AIエージェントが大規模言語モデル (LLM) をどのように利用し、その応答を処理するかを探求しています。•LLMの生の能力を超えた「推論プロセス設計」の重要性を強調しています。•この記事は、思考の連鎖 (CoT) プロンプティングがAIエージェントの推論をどのように強化するかを検証しています。引用・出典原文を見る"この「推論プロセスの設計」こそが、エージェントの実力を左右するもうひとつの重要な要素である。"ZZenn AI2026年2月20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Codex Gets a Multi-Agent Upgrade: Supercharging AI Coding!新しい記事Mastering LLM Product Evaluation: A Guide to Success関連分析researchAIを徹底解説!機械学習と生成AIの基本を学ぶ2026年2月20日 02:30research卒業前にAI/MLに全力を注ぐTier-3大学の学生2026年2月20日 02:32researchTypeScriptが生成AIの未来を推進:包括的な学習リソースの探求2026年2月20日 02:33原文: Zenn AI