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Replit Agent、サブエージェントを自ら選びコスト削減とスコア向上

Replitの新しいAgentは、タスクをいつ、どのように委任するかをモデル自身が判断し、ソフトウェア開発ベンチマークで従来の構成を上回った。

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Replitは、AIモデル自身がサブエージェントを選び、その規模や投入する労力を決め、再利用するタイミングも判断するシステム「Replit Agent」を公開した。DeepSWEベンチマークでは、1タスクあたり2.11ドルで72%を記録し、サイドキック構成を11ポイント上回った。同じAgentはTerminal-Benchでも、1タスクあたり2.53ドルで49%を達成し、ベースラインを上回った。この変更により、GPT-6 Astraのような高性能モデルは、作業をより安価な補助モデルに委任し、難しい判断に高コストのトークンを温存できる。

なぜ重要か

モデル自身にタスクの委任を任せることで、開発者の計算コストを抑えながら性能を高められる。

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出典と参考資料

#出典媒体日付要点
1Free the models: Harness design at the frontier ↗Replit2026/09/29Model routers are everywhere right now: a small model reads each turn and picks which model should handle it.

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