GPT-5 がいかに素晴らしいオーケストレーターであるかは驚くべきことです。 Claude Codeのようなエージェントシステムをドメインで構築する場合、GPT-5はトップモデルの1つになるはずです。 コーディング以外のドメイン向けにオーケストレーターワーカーのマルチエージェントシステムを構築する場合、GPT-5は必須です。 GPT-5 は意図を理解し、大量のデータを非常にうまく推論できるため、多くのドメインでうまく機能します。ギャップを埋めるのに優れており、通常はエージェントを過小指定している開発者に役立ちます。 AI エージェントには、ユーザー エクスペリエンスに有益な興味深い新たな動作が満載ですが、それは GPT-5 のような高度なモデルによってのみ可能であり、sugagent 間の通信を調整します。 図に示すように、カスタマーサポートのための動的でエージェント的なシステムを構築するために使用しました。1 つのオーケストレーター エージェント (GPT-5 を搭載) で、あらゆる種類の情報 (文字起こし、内部 KB、ドキュメント、インターネット フォーラムなど) の効果的な取得を効果的に計画し、効率的に調整できます。 これはマルチ検索システムであるため、サブエージェントはシステムのあらゆる種類のコンテキストを柔軟に取り込むことができるため、オーケストレーションを処理するには非常にインテリジェントなモデルが必要です。GPT-5 は、さまざまな情報を処理および推論する機能により、この柔軟性を可能にします。 ツール定義が適切に構成されていれば、GPT-5 がアクセスできるすべてのツールとコンテキストを活用する能力がさらに強化されます。 サブエージェントでClaude Codeを使用したことがある人なら、私が何を言っているのかを正確に理解しているでしょう。ある意味、このカスタマーサポートエージェントRAGシステム全体は、Claude Codeからインスピレーションを得て構築されました。しかし、コーディング以外の問題に最適なモデルはGPT-5です。これを検証するために評価を構築したので、これは単なる目で見た結果ではありませんでした。ここで私のアカデミーサブのためにこれについて詳しく説明しました。 さらに、GPT-5-Codex はこのワークフローにうまく機能することがわかりましたが、それでも GPT-5 ほど優れていません。また、GPT-5-mini を試しましたが、このユースケースでのその有効性に驚かされました。Claude 4はこれには高すぎますし、Gemini 2.5 ProはGPT-5には程遠いです(ただし、まあまあの結果も生み出されます)。これらの他のモデルのほとんどは一貫性を欠いており、間違った順序や間違ったパラメータでツールを呼び出すことがありました(これを確認するためにツール呼び出しの評価を実行してください)。システムプロンプトのチューニングを少し行うと役立つかもしれませんが、それでもGPT-5の方が優れています。