本記事では、MIGHT Stack（Model, Inference, Gateways, Harness, Tools）について解説します。これは、開発者が深い機械学習の専門知識や専用ハードウェアを必要とせずに、エージェント型ソフトウェアにオープンソースモデルを活用できるモジュラーアーキテクチャです。

  • モデル層は知能コンポーネントとして機能し、Kimi K3のような大規模モデルは複雑な推論に適しており、GLM 5.3 Flashのような小規模モデルは狭いタスクに対して高速性とコスト効率を提供します。
  • 推論プロバイダーはAPIを通じてこれらのモデルをホストし、開発者がインフラストラクチャの管理なしにトークン単位で支払いを行い、異なるプロバイダーを実験的に試すことを可能にします。
  • ゲートウェイとルーターは複数の推論プロバイダーを単一のAPIの背後で集約し、コストやパフォーマンスに基づいてモデルやバックエンド間のシームレスな切り替えを可能にします。
  • ハーネスはユーザー、コードベース、モデル間の相互作用を管理し、モデルが決定したツールやコマンドを実行して実際の作業を行います。

この関心の分離により、開発者は新しいモデルを迅速に実験でき、開発ワークフローの各レイヤーを独立してカスタマイズできます。