概要
AIエージェントを複雑な多層組織に構成すると、確率的な挙動の累積や視点の欠如により逆に知能が低下するという実体験に基づき、シンプルな「単体AI+判断基準」への回帰を提唱する。
詳細内容
著者は23体のエージェントと18本の制御フックを用いた複雑なシステムを構築したが、修正不能なバグと品質低下の「モグラ叩き」に直面した。この記事ではその失敗から得た5つの教訓を詳述している。1. エージェントを増やすほど同じ立ち位置による『馴れ合い』が起き、批判的視点が失われる。2. 確率的に動くAIを決定論的なフックで縛ると副作用が増大する。3. タスクの配線（割り振り）をAIに任せると実行が不安定になる。4. 主観によるレビューは質を作らず、無限のループを生む。5. モデルが賢くなるほど、組織化で薄めるのではなく単体で使い切るべきである。 最終的に著者は組織を捨て、120行の『判断基準ファイル』と一体のAIによる対話型システムへと刷新。AIを部下ではなく、異なる視点から待ったをかける『相棒』として定義し直すことで、速度と確実性を回復した。AI活用の本質は複雑な構造ではなく、判断の原則と視点の摩擦にあることを鋭く指摘している。