概要
https://utkarshkanwat.com/writing/betting-against-agents/
詳細内容
## Why I'm Betting Against AI Agents in 2025 (Despite Building Them)
https://utkarshkanwat.com/writing/betting-against-agents/
著者は、多数のAIエージェントシステム構築経験から、現在の自律型AIエージェントに対する過剰な期待が数学的・経済的・技術的現実により不可能であると断言し、生産環境で成功するエージェントの原則を提唱します。
**Content Type**: AI Hype
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 98/100 | **Annex Potential**: 99/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[AIエージェント, 信頼性, コスト効率, ツール設計, 自動化]]
「AIエージェントへの過度な期待は危険だ」と、多数のシステムを構築してきた著者が警鐘を鳴らします。2025年に「自律型エージェントの年」と喧伝される現状に対し、数学的、経済的、そしてツールエンジニアリング上の現実から反証しています。
特にウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、AIエージェントの信頼性の課題です。各ステップの信頼度が95%と楽観的に見積もっても、20ステップのワークフローでは成功率が36%に激減します。これはプロンプトエンジニアリングやモデル能力の問題ではなく、数学的な限界です。本番環境で成功するエージェントは、少数の検証可能な操作に限定され、必要に応じて人間による確認プロセスを含んでいます。
また、対話型エージェントのコンテキストウィンドウは、対話が長引くにつれてトークンコストが二次関数的に増加し、大規模展開では経済的に成り立ちません。成功するエージェントは、ステートレスで特定のタスクに特化したツールとして機能します。
さらに、AIが使用するツールの設計自体が複雑なエンジニアリング課題です。AIが部分的な成功や複雑な状態変化を理解し、エラーから回復するために必要な構造化されたフィードバックを提供するツールの設計が、エージェントシステムの真の成功を左右します。
著者が提唱する成功パターンは、「AIが複雑な部分（意図理解、コンテンツ生成）を担い、人間が最終的な制御を維持し、信頼性の高い実行、エラー処理、状態管理といった重要な部分は従来のソフトウェアエンジニアリングに委ねる」というものです。これにより、UI生成、データベース操作、DevOps自動化など、多岐にわたる分野で実用的な価値を生み出すAI活用が可能になります。完全自律よりも、境界が明確で信頼性の高い「有能なアシスタント」としてのAIツールこそが、未来の主流となるでしょう。