LLMにツールの出力全体を渡すアプローチは、処理が重くコストも高いという課題があります。本記事では、出力スキーマを活用して構造化データを取得し、LLMが生成したコードで処理を行う「コードによるオーケストレーション」が、拡張性と正確性の面で優れていることを示しています。また、コードによるツールの連携やメモリ管理、並列処理の利点も紹介され、今後のAI実行環境に向けた新しいランタイムの必要性が論じられています。