A2AおよびMCPエージェントのセキュリティ：アイデンティティ、委任、および監査証跡
プロトコルセキュリティはモデルではなく、誰が実行できるか（誰が操作を行えるか）を定義するものです。
LLMシステムにおけるセキュリティの関心は、プロンプトインジェクションに最も集中していますが、それは確かに注目を集めるべきものです。しかし、エージェントがツールを呼び出し、他のエージェントに作業を委任し始めると、それは問題の一部に過ぎなくなります。
LLM Architecture
LLMアーキテクチャ：プロダクションAIのためのシステム設計
Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.
LLMシステムのコスト最適化: コストが実際にどこに使われているか
トークンを本当に重要な箇所に使いましょう。
LLMのコストは使用量に比例して線形に増加します。1日に10,000件のリクエストを処理し、1件あたり$0.01のシステムの場合、日次コストは$100、年間コストは$365になります。エンタープライズ規模になると、コストは$10,000を超えます。
マルチモデルシステム設計：一つのモデルでは足りないとき
機能する最もシンプルなパターンを選択してください。
単一モデルのシステムはシンプルです。マルチモデルのシステムは強力です。課題はモデルの選択ではなく、それらをオーケストレートするアーキテクチャの設計にあります。
モデルルーティング：すべてに1つのモデルを使うことをやめよう
「正しいタスクに、正しいモデルを。」
700億パラメータのモデルで200語のメール要約を行うのは無駄です。30億パラメータのモデルで本番コードのレビューを行うのは無謀です。大多数のシステムは、これら2つの極端の間に位置しています。まさにそこが、モデルルーティングの出番です。
実践におけるLLMのガードレール：実際に有効な手法
管理すべきはモデルではなく、リスクです。
LLM（大規模言語モデル）は予測不可能です。幻覚（ハルシネーション）を起こし、データを漏洩させ、有害なコンテンツを生成したり、正当なリクエストを拒否したりします。ガードレール（防護策）は、機能を損なわずにモデルの動作を制限します。