独自のエージェント・プラットフォームを自社構築すべきではない理由

概要

エージェント開発における「メモリ・ガバナンス・評価・オーケストレーション」の複雑さを過小評価し、内製プラットフォームが数年で技術的負債化するリスクを警告する論考。

詳細内容

O'Reilly Radarの記事にて、企業がAIエージェントのプラットフォームを内製する際のリスクと、市場の急激な変化について解説されています。2024年には内製が47%を占めていましたが、2025年後半には24%にまで急落しています。この背景には、単純な「ワークフロー」と、動的に推論し行動する「エージェント」の間に巨大な技術的乖離があるためです。筆者は、内製チームが過小評価しがちな4つの壁として、(1)エピソード・セマンティック・手続き型を統合する「メモリ」、(2)行動レベルの認可や法規制（EU AI Act等）への対応を要する「ガバナンス」、(3)非決定的な挙動を軌跡ベースで分析する「評価（Eval）」、(4)標準プロトコル（MCP等）が未成熟な「オーケストレーション」を挙げています。結論として、企業は「ビジネス特化のロジック」にリソースを集中し、インフラとしてのプラットフォーム技術は「購入」すべきであると説いています。

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