すべてのタスクにトークンを費やすべきではない：決定論的AIのすすめ

要点

• すべてのタスクを言語モデルで処理すると、不必要なトークンコストが発生し、出力品質が低下する。
• タスクを確率的（判断ベース）と決定論的（正確/再現可能）に分類する。
• 決定論的タスク（定期実行、データ変換、保存）はアプリで処理し、トークンを消費すべきでない。
• メモリノートは非構造化コンテキストのみに使用し、構造化データのデータベースとしては使わない。
• Vybeプラットフォームは、AIエージェントが決定論的作業をアプリ層にオフロードし、コストを削減する。