モデルを超えて：ハーネスエンジニアリングの台頭
- •AIエージェントの性能は、モデルそのものよりも、その周囲を固める「ハーネス（足場）」の構築に依存する。
- •エンジニアはエージェントの失敗をモデルの限界と捉えるのではなく、構成上の「スキル不足」として扱うことで信頼性を向上させるべきである。
- •複雑な長期間のタスクを完遂するには、カスタムツール、厳密なフィードバックループ、および制御された実行環境を備えた堅牢なエージェントが必要だ。
AIコミュニティでは過去2年間、どのモデルが最も優秀かという激しい論争が続いてきた。パラメータ数やコーディング能力のベンチマーク、あるいはハルシネーションの少なさを巡り議論が繰り返されてきたのだ。しかし、モデルの「生の」知能に固執することは、重要な現実を見落としている。AIエージェントとは単なるモデルではなく、一つのシステムなのである。
高性能なコーディングエージェントにおいて、モデルはあくまで入力の一つに過ぎない。真の力は、モデルの周囲を包み込むツール、プロンプト、そしてロジックという「ハーネス」にある。この「ハーネスエンジニアリング」と呼ばれる新しい分野は、AI搭載型ソフトウェアの構築手法を根本から変えようとしている。
開発者は、次のより賢いモデルが登場するのを待つ代わりに、失敗を具体的な改善のシグナルとして活用している。エージェントがミスをした際、単にモデルを責めるのではなく、再発を防ぐためにシステムを修正するのだ。これは設定ファイルへの指示追加や、ファイルシステムへの安全なアクセス手段の設計など、実務的な積み重ねを意味する。
具体的にハーネスとは、モデル以外のすべてのコードを指す。振る舞いを導くシステムプロンプトや、コードを安全に実行するためのサンドボックス、そしてトラブル発生時に介入するミドルウェアなどがこれに該当する。モデルを優秀だが集中力に欠けるインターンだとすれば、ハーネスは詳細なマニュアルや専門ツール、そして作業を監督するマネージャーに相当する。
この規律における重要な要素の一つが「コンテキスト管理」だ。大規模言語モデルが一度に処理できる情報量には限りがあるため、適切に情報を要約したり、セッションをリセットしたりする仕組みが「外部脳」として機能する。また、ReAct（理由付けと行動を繰り返す手法）のようなループを構築することで、単なるチャットボットを、複雑な課題を自律的に解決し続けるエージェントへと昇華させることが可能だ。
最終的に、ハーネスエンジニアリングとは単なるフレームワーク作りではなく、思考の在り方そのものである。望ましい動作から逆算して、問題があればそれを阻止するフックを構築する。このアプローチにより、開発者は当てずっぽうな開発から脱却し、厳密なエンジニアリングプロセスへと舵を切ることができるようになるのだ。