概要
AIエージェントの失敗を環境側で制御・修正する「ハーネスエンジニアリング」の概念と、5つの流派、および実践的な設計手法を体系化した解説資料。
詳細内容
AIエージェントの自律性を最大化するための新概念「ハーネスエンジニアリング」を包括的に解説したスライドです。2026年という近未来の視点から、モデル単体ではなく、モデルを取り巻く「環境」をいかに工学するかを論じています。
主なトピックは以下の通りです：
- **5つの流派**: Chase派（広義分類）、Hashimoto派（運用哲学）、Fowler派（制御理論）など、提唱者別の定義と変遷を整理。
- **ハーネス（事前設計）**: ルール（AGENTS.md）、計画、Skills、サブエージェントを駆使して「どう走ってほしいか」を伝える主観的な層。
- **ガードレール（事後検証）**: lint、型チェック、テストなどを「1コマンドの門」に集約し、機械的に逸脱を検知する客観的な層。
- **自走の仕組み**: ガードレールの失敗をエージェントへフィードバックし、自律的に修正を繰り返させるループ設計の重要性。
- **負債としての側面**: モデルの進化によって作り込んだハーネスが不要になる「溶ける負債」としてのリスクを指摘し、定期的な棚卸しと軽量な運用を推奨しています。