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AIエージェントに「考えるツール」を与える — deep_thinkの設計から検証まで
X上で見つけたdeep_thinkというアイデアをヒントに、AIエージェントへ「考えるための専用ツール」を組み込む方法を3回に分けて考える連載。第1回はアイデアの本質とエージェント設計への応用、第2回はOpenClawへの実装設計、第3回は効果を数字で確認するためのA/Bテスト設計を扱う。モデルを変えずに仕事の仕方を変える「思考環境の設計」という視点を、具体例とともに紹介する。
3 of 3 parts published
- Part 1
AIエージェントに「考えるツール」を与える — deep_thinkというアイデアと設計の発想
モデル標準のthinkingとは別に、deep_thinkという「考えるためのツール」をAIエージェントに渡したらどうなるか。隠れた思考を覗く装置ではなく、意思決定用の外部scratchpadとして捉え直す発想と、plan・verifyへの役割分担までを整理する。
- Part 2
OpenClawに「考える工程」を入れる — deep_think・plan・verifyの実装設計
ニュース収集エージェントOpenClawへdeep_thinkを組み込むときの仕様を設計する。使う条件、構造化された出力、verifyとの役割分担、判断履歴のログ設計まで、実装前のPoC設計を具体的にまとめた。
- Part 3
「考えるツール」は本当に効果があるのか — OpenClawでA/Bテストを設計する
deep_think・plan・verifyを入れても「賢くなった気がする」では証明にならない。同じ50件のニュースで通常版・Thinking Tools版・プロンプト強化版を比較するA/Bテストの測定項目と成功ラインを、先に決めておく設計を紹介する。
