AIエージェントパターンは、開発者が推論、ツール呼び出し、実行、評価の間で作業を分割する反復可能な方法です。最も安全なデフォルトはシンプルです。モデルに計画を立てさせ、すべての外部アクションを明示的にし、隔離されたサンドボックスでコードを実行し、結果を信頼する前にスコアリングすることです。この構造により、エージェントアーキテクチャのデバッグが容易になり、運用コストが低くなり、ワークフローが途中で失敗した場合の脆弱性が低くなります。
主なポイント
- 計画はモデルに属するが、実行はモデルの外に属する。
- ツール使用は明示的で、型付けされ、監査が容易であるべきだ。
- コード実行はホストマシンではなくサンドボックスで行うべきだ。
- 評価はエージェントのデモを本番ワークフローに変えるものである。
AIエージェントパターン vs. エージェントアーキテクチャ
AIエージェントパターンは構成要素であり、エージェントアーキテクチャはそれらを組み合わせた完全なシステムです。優れたアーキテクチャは通常、計画、ツール使用、コード実行、評価の4つのパターンを混在させます。これらのいずれかが欠けていると、エージェントはデモではスマートに見えるかもしれませんが、本番で信頼するのは困難になります。
| パターン | 機能 | 最適なユースケース | よくある失敗 |
|---|---|---|---|
| 計画 | タスクをステップに分割する | 長いまたは曖昧なジョブ | 行動前の過剰な計画 |
| ツール使用 | APIや関数を呼び出す | 構造化された外部アクション | 隠れた副作用 |
| コード実行 | スクリプトやコマンドを実行する | デバッグと自動化 | 安全でないローカル実行 |
| 評価 | 結果をスコアリングする | 本番品質管理 | 検証なしでのリリース |
エージェントが標準インターフェースを介してツールと通信するべきかどうかを検討している場合は、Model Context Protocolガイドが次の読み物です。
AIエージェントアーキテクチャパターンにおける計画
計画は、次に何をするかを決定するシステムの一部です。実際には、モデルはタスクに複数のステップ、不確実な分岐、または回復が必要な意味のある失敗の可能性がある場合にのみ計画を立てるべきです。
次の場合にプランナーファーストのエージェントアーキテクチャを使用します。
- タスクに明確な目標があるが、ルートが不明確である。
- 中間結果が後のステップに影響する。
- 再試行、分岐、または人間によるレビューが必要である。
- 最初の誤った行動のコストが高い。
タスクが単純な場合は、過剰な計画を避けてください。答えが単一のルックアップ、単一のAPI呼び出し、または短い書き換えである場合、直接アクションパスが通常は安価で保守が容易です。
最適な計画レイヤーは小さく、明示的です。長いエッセイではなく、短い計画を生成する必要があります。これにより、エージェントが実行者が決して使用しない構造にトークンを費やすのを防ぎます。
AIエージェントパターンにおけるツール使用
ツール使用は、エージェントが純粋なテキスト生成を離れて作業を開始する場所です。ルールは簡単です。アクションに副作用がある場合は、ツール境界の背後に置きます。
その境界は3つのものを提供します。
- 明確な入力と出力。
- 何かがうまくいかない場合の監査可能性。
- 権限と再試行を適用する場所。
ツール使用は、各ツールが狭い場合に最も効果的です。検索ツールは検索するべきです。ファイルツールはファイルを編集するべきです。ブラウザツールはブラウズするべきです。ツールが一度に多くのことをしようとすればするほど、モデルが間違ったパスを選択した場合の回復が難しくなります。
ここで最適なAIサンドボックスソリューションが関連してきます。エージェントは通常、モデル呼び出し以上のものを必要とし、実行レイヤーはワークロードに一致する必要があります。
コード実行: サンドボックスがモデルの外部にあるべき理由
コード実行は、エージェントアーキテクチャが緩すぎると通常破綻する場所です。開発者のラップトップや共有ホストでモデル生成のコマンドを実行することは最初は便利ですが、障害の封じ込めと再現が難しくなります。
より安全なパターンは、永続的な状態、シェルアクセス、および必要に応じてブラウザサポートを備えた隔離されたサンドボックスでコードを実行することです。これにより、ホストシステムを信頼できない出力にさらすことなく、エージェントに実際のワークスペースを提供します。
| 実行オプション | 強み | 弱み |
|---|---|---|
| ローカルシェル | プロトタイピングが高速 | 爆発半径が最大 |
| リモートサンドボックス | より安全で再現可能 | 追加のプラットフォーム依存 |
| ブラウザ/コンピュータサンドボックス | 実際のワークフローを処理 | 可動部品が多い |
Novita Agent Sandboxは、単なるテキスト生成ではなく、マルチステップ実行向けに構築されているため、このレイヤーに適しています。そのため、コーディングエージェント、ブラウザワークフロー、およびエージェントが結果を検査して続行する必要があるあらゆるフローに役立ちます。
評価: 出荷前に測定すべきこと
評価は、巧妙なデモと信頼できるシステムの違いです。本番エージェントは、プロンプトの品質だけでなく、成果の品質で測定されるべきです。
| メトリクス | 何を示すか |
|---|---|
| タスク成功率 | エージェントが実際にジョブを完了するかどうか |
| ツール呼び出し成功率 | アクションが正しく実行されるかどうか |
| 再試行率 | アーキテクチャが障害から回復する頻度 |
| サンドボックス終了ステータス | 実行が安定しているかどうか |
| 人間によるレビュー率 | 出力がまだ手動修正を必要とする頻度 |
最もシンプルな評価ループは次のとおりです。タスクセットを定義し、エージェントを実行し、出力をスコアリングし、チェーン内の最も弱いステップを修正します。モデルがうまく計画するがツールが失敗する場合は、ツールを改善します。ツールは機能するが推論が失敗する場合は、プランナーを改善します。両方が機能するが出力がまだ間違っている場合は、評価を強化します。
Novita LLM APIとAgent Sandboxがスタックに適合する方法
Novitaは、スタックに2つのレイヤーとして適合します。推論とツール選択のためのLLM API、実行のためのAgent Sandboxです。この分割は、ほとんどのチームがとにかく望むアーキテクチャに一致します。
| レイヤー | Novitaコンポーネント | 重要性 |
|---|---|---|
| 計画と推論 | Novita LLM API | モデルアクセスをOpenAI互換に保ち、簡単に交換可能 |
| ツール選択 | Novita LLM API | 実行前に構造化されたエージェントの決定をサポート |
| コードとブラウザ実行 | Novita Agent Sandbox | 安全でない部分をホストシステムの外部で実行 |
| ステートフルワークフロー | Novita Agent Sandbox | エージェントがステップ間で作業を継続できるようにする |
| 評価ループ | 両方 | プロンプトだけでなくワークフロー全体をテスト可能にする |
エージェントアーキテクチャに標準のツールプロトコルも必要な場合は、このスタックをModel Context Protocolガイドと組み合わせてください。
まとめ
最も有用なAIエージェントパターンはエキゾチックではありません。計画を実行から分離し、ツール呼び出しを明示的にし、生成されたコードをサンドボックス内に保ち、すべてのワークフローを評価ループに責任を持たせる実用的な境界です。これらの4つのレイヤーを意図的に構築すれば、エージェントアーキテクチャはデバッグが容易になり、運用が安全になり、デモで見栄えが良いだけでなく、実際のワークロードとの接触に耐える可能性がはるかに高くなります。
FAQ
AIエージェントパターンとは何ですか？
AIエージェントパターンは、エージェントが確実に作業を完了できるように、計画、ツール使用、実行、評価を整理するための再利用可能な方法です。
AIエージェントパターンとエージェントアーキテクチャの違いは何ですか？
パターンは構成要素です。アーキテクチャは、それらのブロックを1つのワークフローに組み合わせた完全なシステムです。
すべてのエージェントにコード実行が必要ですか？
いいえ。タスクが単純な場合、コード実行は不要です。エージェントが実際の作業を実行、検査、または修正する必要がある場合に使用します。
なぜエージェント実行にサンドボックスを使用するのですか？
サンドボックス化された実行はリスクを封じ込め、状態を維持し、ホストマシンでモデル生成コードを実行するよりもエージェントの実行をデバッグしやすくするからです。
Novita AIはどのようにエージェントアーキテクチャをサポートしますか？
Novita AIは、LLM APIを通じてモデルレイヤーを提供し、Agent Sandboxを通じて実行レイヤーを提供します。これはマルチステップのエージェントワークフローに実用的に適合します。
