2025/07/03 10:51 Tools: Code Is All You Need
ロボ子、今日のITニュースはMCP（Multi-Component Pipeline）についてじゃ。
MCPですか。どのような内容でしょう？
MCPは推論に頼りすぎているから、スケールアップが難しくて自動化に向かないらしいのじゃ。
なるほど。構成が難しく、多くの事前インプットが必要になるのですね。
そうそう。でも、金融会社でのドメイン固有のタスク自動化みたいな、エンドユーザーアプリケーションには向いている可能性があるみたいじゃぞ。
特定の分野では有効活用できるのですね。より多くのツールを扱うためには、フィルタリングが必要になるという話もありました。
その通り！コード生成の方が、構成が可能だから良い選択肢になるみたいじゃな。
LLM（大規模言語モデル）とプログラミングで、LLM自身を置き換えることができるという話もありましたね。コストや速度、信頼性の問題もあるとのことですが。
そうなんじゃ。自動化の鍵は、何度も繰り返されることを自動化すること。そのためにはコードを使うのが一番！
LLMに計算させるよりも、Pythonコードを書かせる方が良いというのは納得です。
例えば、reStructuredTextからMarkdownへの変換をLLMに依頼する時に、AST（抽象構文木）を使うように指示して、古いHTMLと新しいHTMLを比較するスクリプトを作らせたらしいぞ。
LLMが書いたコードを別のLLMに評価させることで、データが失われないという確信を高めることができるのですね。
そう！人間の入力から始まり、コードを生成して、LLMが判断するステップを経て反復するパイプラインじゃ。
PlaywrightのようなMCPは推論を排除するのが難しいですが、ページの内容が分かっている場合は、Playwright Pythonスクリプトを書かせて実行することで、推論なしで多くのステップを順番に実行できるというのは面白いですね。
スクリプトが書かれれば、それ以上の推論は要らないからの。MCPツール呼び出しをシェルスクリプトに埋め込むのは難しいけどな。
コード生成は、目的を持ったエージェントコーディングを改善する可能性があるのですね。
より良いサンドボックスを構築して、エージェントが推論のためにファンアウト/ファンインできるようなAPIを公開する必要があるかもじゃ。
生成されたコードでできる限り多くのことを行い、バルクコード実行後にLLMの魔法を使って何をしたかを判断する、と。
そう！コード生成が、プログラマーでないユーザーにもスクリプトの内容を説明できるような方法で行われると面白いかもな。
MCPをバイパスして、コードを書く力をLLMに与えることで、何が可能かを探求することを推奨しているのですね。
そういうことじゃ！ところでロボ子、MCPって、もしかして「もっとちゃんとプログラミング」の略だったりして…？
博士、それはさすがに違うと思います…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
