Kimi K3.1 Pro が登場：一つの回答だけでなく、多くのステップにわたる AI の作業へ

予定はリストに入っています。並べ替えはエラーメッセージなしで実行されます。それなのに、十二月2日が一月18日より前に表示されます。プログラムが日付の値ではなく文字列を比較しているためです。コーディングエージェントは、このバグを詳しく説明できても、間違った箇所を修正してしまうことがあります。したがって興味深いのは、観察から検証可能な変更に至るまでの道筋全体を、エージェントが一貫して保てるかどうかという点です。

Kimi Code は K3.1 Pro を 2026年十月23日から利用可能として掲載しています。モデル紹介では、この提供をとりわけプログラミングや長めのエージェントタスクに向けたものとしています。十月25日時点の情報源では、完全な重みファイルは後日公開予定と告知されているだけでした。サービスとしての利用と、ローカルで使えるモデルパッケージは、依然として別々の状態です。

大きな願望より再現可能なバグを

最初の依頼には、ローカルのサンプルファイルで十分です。それぞれ日付と ID を持つ三つの予定を作成します。アルファベット順の比較が日付による正しい並び順と見分けられないことのないよう、あえて日.月.年の表記を使います。日付のない四行目は追加の状態となり、依頼の中で明示的に扱う必要があります。

termine = [
    {"id": "A", "datum": "02.12.2026"},
    {"id": "B", "datum": "18.01.2026"},
    {"id": "C", "datum": "18.01.2026"},
    {"id": "D", "datum": None}
]

望ましい並び順は事前に記述できます。B と C を A より前に、日付のない予定は取り決めた位置に置きます。同じ日の場合は入力順を維持します。このルールは、たまたま合っている出力例よりも重要です。ルールは、さらに別の入力に対してプログラムがどう振る舞うべきかを示すからです。

実際に不具合のある並べ替え部分もエージェントに渡してください。原因についての推測は、既存のコードを読むことの代わりにはなりません。依頼では、まず具体的な比較箇所を特定させ、そのうえで必要な部分だけを変更するよう求めることができます。

三つの成果を個別に求める

診断、変更、根拠を別々に提出させましょう。診断では、現在どの形式のデータが比較されているかを述べます。変更では、限定的な修正を示します。根拠では、同じ入力と事前に定めたルールを参照します。こうすることで、長いエージェントの回答を、それぞれ確認可能な三つの成果物に分解できます。

適切な指示の例は次のとおりです。「このデータで誤った日付順を再現してください。並べ替えロジックだけを変更してください。同じ日は元の順序を保ち、日付の値がないものは末尾に置いてください。そのうえで、元のケースと、月をまたぐ別のケースを示してください。」

変更してはならないものも付け加えましょう。フィルター、表示、保存済みのレコードです。そうしないと、エージェントが一見エレガントな解決策を示しながら、その過程でインターフェースやデータ形式を作り変えてしまうことがあります。大きな修正が自動的により慎重な修正であるとは限りません。

モデルを呼び出さない小さな参照手順

根底にあるルールは、エージェントとは独立して確認できます。Python では、既存の日付文字列を datetime.strptime で日付の値に変換できます。日付のないケースには専用のソートキーが必要です。これは考えられる参照構成の一つであり、特定のプロジェクトのコードについて何かを主張するものではありません。

from datetime import datetime

def schluessel(eintrag):
    wert = eintrag["datum"]
    if wert is None:
        return (1, datetime.max)
    return (0, datetime.strptime(wert, "%d.%m.%Y"))

ergebnis = sorted(termine, key=schluessel)
assert [x["id"] for x in ergebnis] == ["B", "C", "A", "D"]

この教材用の例は、有効な文字列と None を扱います。存在しない暦日はさらに別の要件であり、ここでは黙って修正されることはありません。それらに対応したい場合は、望ましいエラーメッセージや処理方法も指定してください。

小さな成功が実際に示すもの

並べ替えのケースが通れば、このタスクにとっては成功です。しかしそれは、エージェントの作業に誤りがないことも、大規模なリポジトリへの一般的な適性も証明しません。だからこそ、小さなタスクが役に立つのです。途中で要件が失われないか、エージェントが自らの変更を元の問題に照らして評価しているかを観察できます。

依頼、実際のパッチ、実行したテスト呼び出しは、互いに分けて保管してください。「すべてのテストに合格した」という記述は、その呼び出しと結果が実際に手元にあって初めて根拠になります。ここでは、より長い AI の作業への実践的な入り口は、扱いやすいバグ、明確な境界、そして自分で理解できる結果から成り立っています。

情報源と状況

2026年十月25日時点の情報源です。 Kimi Code — What's New、K3.1 Pro · Introducing Kimi K3.1 Pro。