AIエージェントのための有用なメンタルモデル エージェントはワークフローであってはならない。 多くのエージェントシステムはまだ次のように見える： - モデル → 決定 → ツール → 決定 → ツール → 繰り返し これは機能するが、モデルにワークフロー全体を制御させると、不要な不確実性が生じる。一部の処理は決定論的に処理する方が適している。 たとえば、モデルは対応している顧客のリクエストを判断できる。一方、認証ルールはあなたのアプリケーションが決定すべきだ。 モデルはアクションを提案できる。あなたのコードはそのアクションが許可されているか検証すべきだ。モデルは次のステップを選択できる。 あなたのワークフローエンジンが、順序の強制、リトライ、タイムアウト、ステート遷移を管理すべきだ。 これにより、はるかに明確な役割分担が実現される。 LLM = 推論 アプリケーション = 制御 ツール = 実行 操作が重要であればあるほど、ルールの適用をモデルに頼るべきではない。 優れたエージェントアーキテクチャとは、モデルに最大限の制御を与えることではなく、役に立つだけの適切な制御を与えることである。