LLMでの開発には「退屈な言語」を使え

概要

LLMやAIエージェントの出力精度を最大化するには、エコシステムが断片化しておらず、記述方法の一貫性が高い「退屈な言語」（特にGo）を選択すべきである。

詳細内容

ソフトウェア開発におけるLLMやAIエージェントの活用において、プログラミング言語の「一貫性」がモデルの出力品質を左右する決定的な要因となっている。JavaScriptやPythonのように多様なフレームワークやツールチェーンが乱立し、断片化したエコシステムを持つ言語では、学習コーパス内の分散（バリアンス）が大きいため、AIが生成するコードの信頼性が低下しやすい。一方で、Ruby on Railsや特にGo言語のように、規約が厳格で「やり方が一つしかない」環境は、学習データのベクトル空間において高い一貫性を持ち、AIにとって予測しやすい。Goはシンプルな並行処理、強力な標準ライブラリ、一貫したフォーマットツール、そしてメモリ管理をAIに委ねられるGCを備えており、AI駆動開発において最も「堅実な」選択肢である。著者は、AIエージェントのパフォーマンスを引き出すためには、柔軟性よりも制約と一貫性を優先すべきだと主張している。

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