IBM、エージェントロジックでトークン使用量を30分の1に削減 — フロンティアモデルは本当に必要なのか？
IBMのwatsonx Code Assistantは、エージェントロジック（静的解析／ナレッジグラフ）を活用し、レガシーコードタスクの精度を維持したままトークン使用量を30分の1に削減。スケーラブルなエンタープライズAIは、生のモデルパワーではなくソフトウェア定義のガイダンスに依存することを示唆している。
ibm detailed how watsonx code assistant for z uses agent logic—software primitives like knowledge graphs and static analysis—to navigate complex enterprise workflows involving legacy cobol and pl/1 code. by pre-indexing application structure into database schemas, the agent retrieves precise information to guide the llm, resulting in roughly 30x lower token usage compared to a baseline frontier model while maintaining superior performance. this challenges the reliance on massive context windows and expensive frontier models, signaling that scalable enterprise adoption requires software-defined steering to manage dynamic workflows and regulatory constraints effectively.