大規模モデルのアップデートが入ると、ついエージェントに機能を足したくなる。しかしこの記事は逆を主張する。GPT-6 Astra以降、Codex系エージェントはむしろスリム化すべきだという。著者は4つの最適化方向とセルフチェックリストを示し、以前の弱いモデルを補うために必要だった冗長なプロンプトやツール連携、コンテキスト膨張を削減することを狙っている。
より広いシグナルは、エージェント開発で繰り返し現れるパターンだ。モデルの弱点を補う足回りは、モデルが改善すると技術的負債になる。コーディングエージェントやIDEコパイロット、自律型開発ツールを手がけるチームは、主要モデルのリリースごとに自前のオーケストレーション層を再評価すべきである。
本稿はチュートリアルではなく方向性のシグナルとして扱う。4つの方向性は参考になるが、持続的な価値は「モデル能力に対してエージェントの複雑さを定期的に監査する」という規律にある。セルフチェックリストは出発点として使い、固定レシピとして扱わないことが重要だ。