アーキテクチャを解き明かす：LLMアプリケーションは「Markdownとコードのサンドイッチ」research#llm📝 Blog|分析: 2026年3月16日 20:00•公開: 2026年3月16日 12:33•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、生成AIアプリケーションのコア構造に対する魅力的な見解を提供し、それらが本質的にMarkdownファイルとコードの組み合わせであることを明らかにしています。著者がAgentを再設計する過程で、硬直したルールマッチングから、経験に基づいた学習アプローチへの視点の転換が浮き彫りになりました。重要ポイント•LLMアプリケーションは、Markdown指示とコードの「サンドイッチ」として構成されている。•この記事は、LLMエージェントにおける経験に基づく学習の重要性を強調している。•著者は、ルールマッチングから、出現するスキルを観察することに移行した。引用・出典原文を見る"LLMエージェントの振る舞いは、Markdownファイルに書かれた自然言語の指示で定義できます。コードは、LLMの出力をパースし、安全に実行するための骨格にすぎません。"ZZenn LLM2026年3月16日 12:33* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Swallow LLM Soars in Coding, Stumbles in Japanese: A Promising Foundation新しい記事Meta's $27 Billion Bet on AI Infrastructure with Nebius関連分析researchデータ学習の神話を解き明かす：ChatGPTの核心的機能解説2026年3月16日 19:32researchAIモデルが地政学的リスクを議論：モデルの挙動を垣間見る興味深い試み2026年3月16日 18:46researchMistral 4ファミリー登場：生成AIの有望な進歩2026年3月16日 17:47原文: Zenn LLM