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LLMには個性がある？魂さえも？
LLMに個性があり得るのか？ 私たちは友人の個性を知っています。しかし、LLMの個性をどうやって知ることができるでしょうか？特に、LLMは私たちの入力に合わせて応答を適応させる場合（Claudeはやや追従的ですが）。
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なぜ最初にOllamaでAIエージェントを構築すべきなのか
AIサービスではモデルとエンジニアリングの限界の区別が困難です。Ollamaで先行開発し、アーキテクチャのリスクを早期に把握しましょう。
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AIエージェント導入の再考：技術だけでなく職務設計から始める
企業がAI導入を加速する中、主要LLMベンダーのMCP（モデル制御プラットフォーム）やA2A（エージェント間連携）などのフレームワークが活用されています。これらはAIエージェントの協調や文脈理解を支援しますが、ビジネス中心ではなくLLM中心です。
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MCP：AIの世界とのインターフェース標準化—能力交渉は未解決
MCPはUSB-Cプロトコルのような標準化を目指していますが、LLM間の知識やコンテキストウィンドウの違いは根本的な障壁です。単に機能リストの交換を標準化するだけでは十分ではありません。
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