ザリガニを解剖する：AI エージェントが生まれるまで

2026 年 3 月 6 日、台湾大学の機械学習講座の初回講義で、李宏毅（Hung-yi Lee）が選んだテーマは、回帰でもニューラルネットワークでもなかった。「ザリガニを解剖する」ことだった。オープンソースプロジェクト OpenClaw を例に、AI エージェントの動作原理をひもといたのである。千人を超える学生が受講する大学の講座が、導入段階の「第 0 週」にエージェントを置く。この時点で、パラダイムシフトはすでに起きている。エージェントは最先端の応用ではなく、学びの入口なのだ。

同じ四半期のインタビューで、程世嘉はシリコンバレーの空気をこう語った。ザリガニが爆発的に広まり、エンジニアたちは自嘲気味に自分を Claude-pilled と呼ぶ。誰もが AI に仕事を任せている。LEADAI の第 4 の事例「AI 呂冠緯」は、同じ技術の流れを組織に取り入れたものだ。CEO の思考、判断基準、文体を内部エージェントに組み込み、すべてのメンバーが 24 時間、戦略について議論を深められる相手を持てるようにする。

「造」（Develop the Tool）の上級レベルを決めるのは、モデルの大きさではない。誰の知見を統合したかだ。領域の専門家が「何が正しいか」を定義し、実際に使う人が「何が使いやすいか」を定義する。ザリガニを解剖すれば、その仕組みがわかる。自分のザリガニをつくろうとすれば、それは誰のために存在するのか、という問いから逃れられない。

エージェントの仕組みを理解するには知識が要る。適切なエージェントを育てるには判断力が要る。