1. Agentとモデルの違い * 普段使っているのは「モデル」ではなく、ツール連携・記憶・対話などの機能を持つAgentです。 * 狭義のAgentは、自律判断・ツール統合・記憶と外部環境とのやり取りができます。 * 広義のAgentには自動化スクリプトや人間も含まれ、タスクが複雑になるほど体系は多様化します。 * 今回は主に“狭義のAgent”を解説しますが、今後は広義のAgentとしてのエンジニアリング利用も増えるでしょう。 2. モデルとタスクタイプのマッチング タスクタイプ推奨モデル特徴流れが明確・安定非推論型手順通りで安定した出力柔軟・クリエイティブ推論型自主的に考え、新しい内容を創出可能複雑なデータ分析大ウィンドウ長文脈対応で大規模データ処理が得意高速応答・単純軽量モデル速さ重視、チャットや生成に向く * GPT-4.1はバランス型でデフォルト推奨。Claudeは今後Kocoroに百万ウィンドウで導入予定。Gemini 2.5 Proは高品質。Flashは高速だが指示遵守が限定的です。 3. システムプロンプト設計のコツ * プロンプト