Weights & Biases × WorkDaddy：LLMプロバイダー連携（2026年版）

概要データ

2026年、WorkDaddyエージェントをWeights & Biasesで動かす理由

ツール呼び出し、コンテキストサイズ、コストがエージェントチームの駆動力を決めます。Weights & Biasesは31のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大1Mトークンのコンテキストでコードベース全体や長文レポートを扱えます。WorkDaddyはモデル非依存なので、重い推論はWeights & Biasesの最強モデルに、大量処理は最安モデルにルーティングできます。

2026年、ECエージェントに最適なWeights & Biasesモデル

WorkDaddyカタログにおけるWeights & Biasesの現行フラッグシップ、新しい順：

• Kimi K3 — Kimi K3 is a 2.8T-parameter multimodal MoE model with 104B active parameters built for long-horizon coding and agentic workflows. (1M context)

• GLM 5.2 — GLM-5.2 is a Mixture-of-Experts language model featuring 40 billion activated parameters and a total of 744 billion parameters. (262K context)

• MiniMax M3 — MiniMax M3 is a multimodal MoE model with 23B active parameters optimized for coding and agentic workflows. (262K context)

• Kimi K2.7 Code — Kimi K2.7 Code is a 1T-parameter MoE model with 32B active parameters purpose-built for long-horizon agentic coding and software engineering. (262K context)

• Nemotron 3 Ultra — Nemotron 3 Ultra is a powerful MoE model designed for long-running agents across coding, deep research, and enterprise automation. (262K context)

• Mellum2 12B A2.5B — Mellum2-12B-A2.5B-Instruct is a fast MoE model with 131K context built for coding, tool use, and low-latency AI workflows. (131K context)

Weights & BiasesをWorkDaddyに接続する方法

WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでapi.inference.wandb.aiと通信します。「設定 → モデル」で認証情報（通常はWANDB_API_KEY）を追加し、デフォルトモデルを選ぶだけで、すべてのエージェントがすぐに使えます。

主要モデル