人間の知識のほぼすべてを大規模な言語モデルに圧縮した今、次のフロンティアはツール呼び出しです。さまざまな AI ツールを連鎖させることで自動化が可能になります。考えることから実行することへの移行は、AI ユーティリティにおける真のブレークスルーを表しています。 私は自分のために 100 以上のツールを構築してきましたが、それらはほとんどの場合機能しますが、常に機能するわけではありません。私は一人ではありません。Anthropicの経済指数レポートによると、Claudeのビジネス利用の77%は、副操縦士ではなく、フルタスクの自動化に集中していることが明らかになりました。 Anthropicは先週、トークンの効率性と、その使用を最適化するためのツールの再設計に関するドキュメントを公開しました。このガイダンスは直感に反するものでした:明確なラベルを持つ多くの単純なツールの代わりに、より少ない、より複雑なツールを作成しました。 ここでは、私が構築した 7 つの電子メール ツール - Ruby スクリプトを紹介しますが、それぞれに明確な目的があります。「安全な電子メール送信」スクリプトは、AI が承認なしに電子メールを送信するのを防ぐように設計されています。 美しく素朴で、シンプルで、明確で、言語モデルはこれらを読み取って、私が何をするように求めていたのかを正確に知ることができるべきではないでしょうか?しかし、それはそれほど単純ではありません! Anthropic は複雑なツールを作成することを推奨しています。彼らの調査によると、単純なツールではなく、洗練されたパラメータ豊富なツールを使用すると、「リクエストは出力トークンを平均 14%、最大 70% 節約します」。その理由は?AI システムは、断片的な意図よりも完全なコンテキストをよりよく理解します。 私は週末に、すべてのツールを電子メール用の次のような統合ツールに統合しました。(3番目の画像) 精度への影響は即座に現れました。クロードの成功率は100%に近づきます。システムは高速です。その結果、より効率的なシステムで使用するトークンの数がはるかに少なくなっています。 これが私の現在のメンタルモデルです:(4番目の画像) 人間の直感ではなくAIの認知用に再設計したところ、すべてが改善されました。私のCRM運用、カレンダー管理、データベースワークフローはすべて、包括的でパラメータの多いツールに統合されたことで、より信頼性が高くなりました。精度が向上したため、総コストが大幅に削減されました。 しかし、私にツールを使うように頼まないでください。私は今、複雑さの中で少し迷っています。これは、より高い抽象レベルで作業し、もはや機械を深く理解しなくなることの必然的な帰結です。 私たちは何十年もかけて、人々にとってソフトウェアをシンプルにしました。今、私たちはAIを複雑にする方法を学んでいます。