キャラクターエージェントを改善する

ねらいトークン数とコストの表示が、何を意味するかを知る。

やること

1. 上の「しくみ」を読む。
2. 自分のエージェントのトークン数とコストの表示を見る。
3. 「入力と出力のどちらが多いか」「どこを減らすといちばん効きそうか」を書く。

できたかチェック自分のエージェントで、コストがいちばんかかっている場所を説明できる。

ねらいキャッシュが効くと、コストがどう変わるかを確かめる。

やること

1. 同じ決め手のインタラクションを、2回続けて実行する。
2. 1回目と2回目のコストを比べる（キャッシュに関する表示があれば、それも見る）。
3. システムメッセージの中で、毎回変わる内容が前の方に入っていないか確かめる。

できたかチェック「変わらない内容を前に、変わる内容を後ろに」が大事な理由を説明できる。

ねらい同じ内容でも、言語やモデルによってトークン数が変わることを体験する。

やること

1. 今のシステムメッセージをコピーして残しておく。
2. システムメッセージを英語に書き換える（チャットに翻訳してもらってもよい）。
3. 同じ会話を日本語版・英語版で実行し、トークン数・コスト・キャラの口調を比べる。
4. 結論を書いたら、元の日本語のシステムメッセージにもどして保存する。

できたかチェック「どちらが正解」ではなく、測った結果から自分のエージェントに合う方を選んで説明できる。

ねらいモデル・推論レベル・temperature を変えると、品質・速さ・コストがどう変わるかを表にして、自分のキャラに合うものを選ぶ。

やること

1. 設定を1つずつ変えて、同じ会話を試す。
2. 下の表に記録する。
3. いちばん合う設定を選んで保存する。

できたかチェック選んだ設定の理由を、「品質・速さ・コスト」の言葉で説明できる。

ヒント推論レベルは「答える前にどれだけ考えるか」、temperature は「答えのゆらぎ」（低いと安定、高いと意外性）です。音声では、推論を上げすぎると遅さが目立ちます。直す順番は、プロンプトを分かりやすくする → ナレッジを整える → それでもダメならモデルを見直す、が基本です。

ねらい分かれ道を表で設計して、ぬけや重なりをなくす。

やること

1. 今の3つの分かれ道を、下の表に書く。
2. 4本目の道を足すか、道の中にもう1つ小さな分かれ道を作る。
3. 保存して、全部の道を新しい会話でテストする。

できたかチェックどの道も、ほかの道と混ざらずに最後までたどれる。

ヒント道を増やすとシステムメッセージが長くなり、コストも上がります。7-1 の明細も見比べてみましょう。

ねらい直すたびに全部を試し直す「回帰テスト」を体験する。実際のAI開発でも行われている「評価」の考え方。

やること

1. これまでのチャレンジの質問を集めて、下の表のようなテストセットを作る。
2. 今のエージェントで全部を試し、合格した数を記録する（これが基準）。
3. 何かを直すたびにもう一度全部を試し、合格数が下がっていないか確かめる。

できたかチェック「コストを下げたら、どのテストが落ちたか」を説明できる。

ヒント作ったテストセットは、Session 8 の相互評価でも使えます。