出典：VentureBeat
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LangChainの共同創業者兼CEOであるハリソン・チェイス氏は、VentureBeatのポッドキャストで、AIモデルの性能向上だけではエージェントの本番運用に到達できないと主張しました。鍵を握るのは、モデルを包む「ハーネス」の進化です。
チェイス氏が提唱するハーネス工学とは、コンテキスト工学の拡張概念です。従来のハーネスがモデルのループ実行やツール呼び出しを制約していたのに対し、エージェント向けハーネスはLLM自身に文脈の制御権を委ね、より自律的な長時間タスク遂行を可能にします。
かつて最も急成長したGitHubプロジェクトだったAutoGPTを引き合いに、チェイス氏は現在のトップエージェントと同じアーキテクチャでありながらモデル性能不足で衰退した事例を紹介しました。モデルの進化により、ようやくハーネスの継続的改善が意味を持つ段階に入ったと述べています。
LangChainが開発したDeep Agentsは、計画機能・仮想ファイルシステム・コード実行・スキルとメモリ機能を備えた汎用ハーネスです。サブエージェントへのタスク委任とコンテキスト分離により、大規模な作業結果を圧縮してトークン効率を高める設計が特徴です。
チェイス氏は「エージェントが失敗するのは正しい文脈がないとき、成功するのは正しい文脈があるとき」と強調しました。適切な情報を適切なフォーマットで適切なタイミングに届けるコンテキスト工学こそが、実用的なAIエージェント構築の核心であると結論づけています。