私が大規模言語モデル（LLM）でエンタープライズアプリケーションを構築し始めたとき、ほとんどの開発者が陥る罠に私もはまってしまいました。AIシステムのスケーリングとは、単一の巨大なプロンプトを洗練させることだと考えていたのです。複雑なシステム指示を書き、コンテキストウィンドウにルールを詰め込み、単一のステートレスAPIコールが同時にリサーチャー、アナリスト、コピーライターとして機能することを期待していました。本番環境では、このモノリシックなアプローチは繰り返し失敗しました。動的なデータストリームを処理する際、モデルはニュアンスのある詳細を平坦化し、重要な実行ステップをスキップし、非常に自信に満ちた幻覚を定期的に生成しました。