AIエージェント開発は『モデル選定』から『運用設計』へ

DRANK

はじめにこの3日ほど、AIエージェントの実運用に関する情報を集中して追っていた。結論から言うと、競争優位は「どのモデルを使うか」だけでは作れない。ハーネス（実行環境）・メモリ・評価/観測の設計が、成果を大きく左右する。この記事では、最近の調査メモを統合して、実装者目線で要点を整理する。1. 2026年の焦点は「エージェント本体」より「ハーネス」エージェントの性能は、モデル単体ではなく「どう働かせるか」で決まる。特に長時間実行では、以下がないと破綻しやすい。初回セットアップ用の初期化フェーズセッションをまたぐ進捗の受け渡し失敗時に復帰できる責務分離要するに、大きなゴールを投げるだけでは不十分。「次の実行者が続きを始められる構造」を残せるかが本質。この観点は、ソフトウェア開発における「引き継ぎ可能な設計」と同じだ。2. マルチエージェントは「賢さ」より「制御構造」で選ぶマルチエージェントは、なんとなく並列化するとすぐに見通しを失う。実務では、次の4パターンを使い分けるのが現実的だった。Agents as Tools専門エージェントをツールとして呼ぶ。最も導入しやすい。Swarm多視点探索には強いが、通信コストと再現性の管…