> Qwen Meetup Koreaに登壇者として招待され、発表した内容です。
再帰的な union 型で function calling を安定して動作させる方法。qwen3-coder-next は初回試行の成功率が 6.75%、Qwen 3.5 の全モデル群は double-stringify バグで 0% だったが、ハーネスエンジニアリングによって 100% を達成。
- AutoBe: LLM が AST 構造体を function calling で埋めると、コンパイラがコードを生成。4段階のコンパイラ検証 + 自己修復ループ。
- Typia: 1つの TypeScript 型から JSON Schema、パーサー、バリデーター、フィードバック生成器をコンパイル時に自動生成。壊れた JSON の復旧、型強制変換、スキーマ違反フィードバックまで処理。
- スキーマは「禁止」ではなく「欠如」で制約 → モデル中立的で、決定論的に収束
- 小型モデルほどシステムの脆弱性をよりよく露呈 → QA に有利
このパターンはソフトウェアに限定されない。決定論的バリデーターが存在する工学分野であれば、どこでも同じように適用できる。AI の出力が間違っていても、バリデーターがどこでなぜ間違ったのかを正確に指摘できるなら、ループは収束する。確率論的なモデルを、決定論的な正確さが求められる分野で実用的に使えるようにするものだ。
1件のコメント
私も考えていたアイデアでしたが、見事に実装されましたね！ 結果も良好とのことで、おめでとうございます。