私たちはまもなく不気味の谷を越えようとしています。 動画が本物かどうか見分けるのが本当に難しくなってきました。 今年は、子どもたちにAI生成のサンタと話しかけて驚かせることができます。 x これは録音された通話ではなく、台本もありません。 ただ現実のように感じるのです。 あなたの表情を捉え、声のトーンに反応します。また、さまざまな話題に適応でき、会話が脱線したときには非常によく反応します。 こちらがリンクです: これから起こることにまだ準備ができていません!

みんなAIエージェントの話をまるでビジネス全体を運営できるかのように話しますが、私が何度も直面する真実はこうです: 大規模言語モデルは決定論的なビジネスロジックを構築するのが苦手です。 チャットボットが必要ならLLMを使いましょう。 条件付きルール、エッジケース、リトライ、検証、そして保証された正確性を含む10ステップのプロセスが必要なら...できません。 現実の世界では、「十分に近い」や「ほぼ常に正しい」というのは許されません。 私はこれを痛い目で学びました。 唯一の現実的な解決策は、できる限り多くの論理を決定論的に実装することです。 しかし、それは簡単なことではありません。 ・専門家はルールは理解しているがコーディングはしません ・開発者はコーディングはしているが、ドメインを理解していない こちらがかなり面白い代替案です: 私はLeapterというプラットフォームと協力しています。これは要件文書を決定的で実行可能な設計図に変換するものです。 要件→ 検証済みの実行可能なワークフロー これは私が出会ったすべてのプロジェクトマネージャーの夢です。 ロジックは視覚的に設計します。視覚的にデバッグします。視覚的に更新します。しかもコードを一行も書かずにデプロイできます。 そして私にとって一番良いのは: N8nのエージェントワークフロー(または他のアプリ)をLeapterに直接接続し、毎回完璧に動作しなければならない部分を渡すことができます。 ・エージェントは意図を担当します • Leapterはロジックを担当します • N8Nがオーケストレーションを担当します 仕組みをお見せできる動画を録画しました:

本番環境向けのアプリケーションをバイブコードできると言う人たちは嘘をついています。 実際の本番環境でのアプリケーションは必然的に複雑なコードを生み出します。書いてメンテナンスしなければならないコードがたくさんあります。 プロンプトを書いても無事に済む可能性は全くありません。