LLMアプリケーションが複雑になるにつれ、開発者は「どのパターンをどのタスクに使うべきか」という重要な問いに直面します。この記事では、Prompt、RAG、MCP、Agent、Skillのシステム境界を明確にし、アーキテクトやエンジニア向けの意思決定フレームワークを提供します。プロンプトエンジニアリングは最もシンプルで、直接的な対話に適しています。RAGは外部知識検索を追加し、ドメイン固有のQ&Aに最適です。MCPはツール統合を標準化し、モジュール性を可能にします。エージェントはマルチステップ推論と動的ワークフローを処理し、スキルは再利用可能な機能をカプセル化します。この記事では、複雑さ、レイテンシ、コスト、保守性のトレードオフについて議論し、チームが適切なアプローチを選択するのに役立ちます。また、RAGで十分なのにエージェントを使いすぎるなど、一般的な落とし穴も強調しています。
LLMアプリケーション開発におけるPrompt、RAG、MCP、Agent、Skillの境界と選択基準を理解します。