エージェント ハーネスとは

言語モデルは、単独でウェブを閲覧したり、データベースにクエリを実行することや、メールを送信することはできません。テキスト出力を取り込み、コマンドとして認識し、そのコマンドを実行して、一般的にタスクが完了したとみなされるタイミングを判断するには、外部システムが必要です。エージェント ハーネスは、いくつかの主要なメカニズムを通じてこれらの機能を実行します。

ハーネスは、モデルと外部アプリケーション プログラミング インターフェース（API）間の変換を処理します。AI エージェントは、効果的に推論するために必要な動的コンテキスト モデルがないため、従来の API を使用するのに苦労することがよくあります。これを解決するために、多くの最新のエージェント ハーネスでは Model Context Protocol（MCP）を使用しています。MCP は、AI エージェントがデータソースや外部ツールに接続する方法を標準化するため、アプリケーション全体を書き直すことなく、コンポーネントを簡単に交換できます。

モデルは、複雑なワークフローで 2 ステップ前に何が起こったかを本質的に記憶しているわけではありません。ハーネスは、会話のコンテキストとタスクの状態を維持します。エージェントがすでに使用したツール、それらのツール呼び出しの結果、ユーザーが最初に質問した内容を追跡するため、エージェントは次の動きを適切に計画できます。

エージェントがアクションの実行を決定すると、ハーネスがセキュリティ ルールを適用します。エージェントが特定の API 呼び出しを実行するための適切な権限を持っているかどうかを確認し、モデルが不正なアクションを実行したり、制限されたデータにアクセスしたりするのを防ぎます。

オーケストレーション フレームワークは、プロンプトとデータソースをチェーン化することで、開発者が言語モデルを使用してアプリケーションを構築するのに役立ちます。エージェント ハーネスは、自律エージェント専用に明示的に構築された特定のタイプのデプロイ環境です。オーケストレーション フレームワークはコードを記述する開発者のエクスペリエンスに重点を置きますが、ハーネスはランタイム環境に重点を置きます。エージェントが継続的に実行され、自身の進捗状況をモニタリングし、外部システムと安全にやり取りできるようにします。

エージェント ハーネスの構築では、言語モデルを、入力、出力、ツールの実行を管理するスクリプトでラップします。開発者がこの環境をセットアップする理論的な手順は次のとおりです。

まず、継続的な推論ループを作成します。このループは、ユーザー プロンプトを受け取り、言語モデルに送信して、レスポンスを待ちます。このループは、モデルがユーザーのリクエストに完全に回答したことを示すまでアクティブなままです。

エージェントが必要とする可能性のあるすべてのツールに対して個別の API リクエストをハードコードする代わりに、MCP サーバーを実装します。データベース クエリ関数や天気 API などのツールをプロトコルに登録します。モデルは、情報が必要になると、構造化されたリクエストを生成します。ハーネスはこのリクエストをインターセプトし、MCP サーバーを介してツールを実行してデータを取得します。

ツールの出力をキャッチして、実行中の会話履歴に追加するロジックを記述します。この更新された履歴は、言語モデルにフィードバックされます。このステップは、モデルが新しいデータを分析し、別のツールを呼び出す必要があるかどうか、またはユーザーに対する最終的な回答を生成できるかどうかを判断するために重要です。

コードがローカルで動作するようになったら、最後のステップとして、エージェント ハーネスを本番環境に移行し、継続的に実行できるようにします。

軽量ハーネスのデプロイは、オープンモデルのプロトタイピングとテストに最適な方法ですが、本番環境への移行には、継続的な運用、セキュリティ、スケーリングに対応できるインフラストラクチャが必要です。迅速なプロトタイピングのために、サーバーレス コンテナ環境は、最小限のオーバーヘッドでエージェントを迅速に稼働させる方法を提供できます。

しかし、エージェント ワークロードが複雑化、あるいは機密性の高い企業データを扱うようになると、デプロイ要件は堅牢なオーケストレーション プラットフォームへと移行します。これらの環境は、複雑なエージェントを効果的に管理し、コンプライアンス、データ ガバナンス、運用の安定性を確保するために必要な高度なモニタリング、トレース、評価ツールを提供します。