エージェントはモデルではない：AIシステムの階層構造を理解する

概要

AIエージェント、ハーネス、推論サービス、モデルという用語を明確に区別し、システムの問題を特定・改善しやすくするための概念的枠組みを解説した記事。

詳細内容

AI開発において混同されがちな「エージェント」と「モデル」という言葉の定義を整理し、AIシステムを4つの階層で捉えることを提案しています。 - **モデル (Model)**: 入力トークンを出力トークンに変換する数学的関数（Claude Sonnet, GPT-4など）。 - **推論サービス (Inference Service)**: モデルを実行し、API提供や課金管理を行うホスト環境（AWS Bedrock, Anthropic APIなど）。 - **ハーネス (Harness)**: 入力を整形し、出力を解釈し、MCP（Model Context Protocol）やツール実行などのロジックを担うソフトウェア層（Claude Desktop, Cursorなど）。 - **エージェントシステム (Agent System)**: これら3つが統合された全体像。著者は、この階層化によって「推論が遅い（サービスの問題）」「ツールが使えない（ハーネスの問題）」「回答の質が低い（モデルまたはハーネスの文脈不足）」といった切り分けが可能になり、より効率的にAIシステムを改善できると説いています。

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