LLMエージェントを『コスパ良く・高精度に』組む技術：Clearwingのワークフロー設計に学ぶ

概要

Lazarus AIのOSS「Clearwing」を題材に、安価な前処理・段階的な予算配分・独立した敵対的検証を組み合わせることで、LLMエージェントのコストと精度を両立させる具体的な設計パターンを解説しています。

詳細内容

LLMエージェントの実務導入における「高コスト」と「ハルシネーション（低精度）」のトレードオフを、ワークフロー設計によって解消する手法を解説した記事です。自律型脆弱性ハンター「Clearwing」のアーキテクチャを分析し、以下の3つの柱を中心に紹介しています。1.「コストの工夫」：LLM投入前の正規表現や静的解析による足切り、重み付けスコアによる優先度管理、予算の傾斜配分。2.「精度の工夫」：『証拠ラダー』による確信度の段階管理、推論プロセスを共有しない独立した検証エージェントによる敵対的検証、サンドボックス実行による機械的な証拠（Ground Truth）の優先。3.「汎用的な設計パターン」：これらをオーケストレータ・ワーカー型構成として抽象化し、情報抽出やコードレビューなど他領域へ転用するためのリファレンス構成を示しています。魔法のプロンプトに頼るのではなく、システム構造でLLMの失敗モードを制御する実践的なアプローチが特徴です。

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