エージェントファブリックに関して、何が興味深く、重要で、緊急なのか？

業界は過去2年間、エージェントが「考える」ことができることを証明してきました。今後数年間は、エージェントが信頼性を持って運用できることを証明することが求められます。あなたが誰に聞いても、エージェントファブリック（時にはエージェントファブリック、エージェントコントロールプレーン、またはエージェントコントロールファブリックとも呼ばれます）は、意味のあるアーキテクチャのアイデアであるか、AIエージェントに付けられた最新のラベルのいずれかです。最も有用な会話は、プラットフォームチーム、IT運用リーダー、アーキテクト、自動化の専門家が「エージェントが実験から本番環境に移行した後、何が起こるのか？ 何百または何千ものエージェントを信頼性高く安全に運用するにはどうすればよいのか？」と尋ねている中で行われています。そこでの議論は、エージェントが何をできるかから、彼らがどのように運用されるかへと迅速に移ります。

「エージェントファブリック」とは何を意味するのか？

エージェントファブリックは、製品、プラットフォーム、またはフレームワークではなく、アーキテクチャの概念として最もよく理解されます。実際には、この用語は、AIエージェントがシステム、データ、ツール、互いに相互作用する際に接続、調整、管理、観察するレイヤーを説明します。用語を取り除くと、エージェントのためのコントロールプレーンを作成する努力です。以下のことを達成する方法です：

• エージェントをシステムやデータに接続する
• 彼らができることとできないことを管理する
• 複数のエージェント間で作業を調整する
• 行動と結果を監視する
• エージェント主導の意思決定がビジネス運営に影響を与えるときに責任を維持する

エージェントファブリックは、ITチームが何十年も取り組んできた課題に新しい名前を付けています：信頼性が高く、安全で、観察可能で、スケーラブルな方法でますます複雑なシステムを調整することです。このラベルが持続するかどうかは重要ではありません。根本的な運用上の課題は実在し、私たちがそれを何と呼ぼうとも、やって来ています。

エージェントファブリック対オーケストレーション

この時点で、あなたの中には考えている人もいるかもしれません：これは単なるオーケストレーションではないのか？それは公平な質問であり、場合によっては公平な批判でもあります。エージェントファブリックとして販売されている多くの製品は、根本的にオーケストレーションプラットフォーム、ワークフローエンジン、統合レイヤー、またはAI用語に包まれたガバナンツールです。一方で、エージェントファブリックについて語ることなしに、オーケストレーションについて語るのは難しいです。違いは、エージェントの議論がガバナンス、アイデンティティ、責任、ライフサイクル管理、共有コンテキストに関するより広範な運用上の質問を浮き彫りにする傾向があることです。特にエージェントの数が増加するにつれて。

エージェントファブリックの何が興味深いのか？

エージェントファブリックが注目を集めているのは、エージェントがますますツール、データ、ビジネスシステム、互いに相互作用し、可能性の範囲が広がっているからです。

• 専門のエージェントが実用的になりつつある

私たちは今や、運用エージェント、カスタマーサービスエージェント、ファイナンスエージェント、ソフトウェアデリバリーエージェント、およびデータ分析エージェントが人間のチームと共に働く姿を現実的に想像できます。各エージェントは特定のドメインと責任に焦点を当てています。エージェントは、彼らが入る環境を反映し始め、特定の機能を果たす専門システムとして大きなプロセスの一部として機能しています。

• マルチエージェントワークフローが理論を超えて動いている

チームは、エージェントが作業を調整し、異なるツールにアクセスし、より大きなビジネスプロセスに参加するワークフローを実装しています。興味深いのは、私たちがその協力に基づいてビジネスプロセスを構造化し始めていることです。

• エージェントがプラットフォームの消費者になりつつある

プラットフォームチームは、開発者、オペレーター、SRE、およびビジネスユーザーのためにサービスを構築することに慣れています。今、彼らは別の消費者、つまりエージェントのために設計しています。エージェントが運用システムに参加するにつれて、親しい質問が浮上します：

• 彼らはどのように認証されますか？
• 彼らはどのような権限を持つべきですか？
• ポリシーはどのように施行されますか？
• 彼らの行動はどのように観察されますか？

エージェントをプラットフォームの消費者と見なす考えは、今もっとも過小評価されている議論の1つかもしれません。これら3つの発展は、エージェントが参加できる作業の範囲と、彼らが相互作用できるシステムの数を拡大するため、興味深いものです。しかし、依然として能力と可能性についての会話が主です。

次の課題は運用的です。

エージェントファブリックの重要性は何か？

エージェントファブリックが重要である理由は、このアイデアが孤立した相互作用からビジネス運営に移行する際の実際の運用要件やソリューション能力にどのように現れるかです。強力なモデルと能力のあるエージェントがますます利用可能になっています。インテリジェンスが商品化されるにつれて、差別化要因は実行能力です：信頼性が高く、安全で、スケーラブルな方法で、システム、ワークフロー、チーム全体にエージェントを展開、調整、管理する能力です。制御が差別化要因になりつつある場合、エージェントファブリックソリューションは以下を行うべきです：

1. エージェントがタスクだけでなく成果に貢献するのを助ける

顧客の問題は、データ収集、分析、承認、エスカレーション、そして複数のシステムにまたがるアクションを必要とするかもしれません。ソフトウェアデリバリープロセスは、テスト、検証、展開、通知のワークフローを含むかもしれません。実際には、それは大きな目標を小さなタスクに分解し、それらを専門のエージェントまたはシステムにルーティングし、計画通りに行かないときに適応することを意味します。エージェントがタスクを実行できる能力は、出発点に過ぎません。重要なのは、複数のエージェントが手順間の手動調整なしにより広いプロセスに貢献できるようにすることです。

2. エージェントにガバナンスを保ちながらアクセスを提供する

エージェントは、役立つためにアプリケーション、API、データベース、知識源、ビジネスシステムへのアクセスが必要です。しかし、私たちは彼らが制御されていないアクセスで運用することを望んでいません。MCPのような標準は接続を確立するのを容易にしますが、ポリシーの施行、監視、責任を置き換えるものではありません。重要なのは、これらの接続が新しいAI運用モデルを発明することなく、既存のセキュリティとガバナンスのフレームワーク内で行われることができることです。

3. エージェントを運用モデルに組み入れる

エージェントがビジネスを代表して行動を取ることができる場合、所有権、認可、責任に関する質問は避けられません：

• エージェントには適切なリソースが利用可能ですか？
• 一時的な障害から回復できますか？
• エージェントは要求スループットの増加を処理できますか？
• 入力を確認する必要がある場合、エージェントを一時停止できますか？
• このエージェントの以前のバージョンにロールバックできますか？

これらの質問は、デプロイメント後に解決するものではなく、運用モデルの一部である必要があります。

4. エージェントの行動を信頼できるほど可視化する

エージェントが推奨を行ったり、アクションを取ったり、システムにアクセスしたり、ワークフローをトリガーしたりする場合、私たちは何が起こったのか、なぜそれが起こったのかを理解する必要があります。つまり、プロンプト、決定、ツール呼び出し、ワークフロー実行、結果を確認できることを意味します。エージェントが自律的になるほど、その可視性は価値が高まります。これらの機能を組み合わせることで、エージェントを実験から本番へと移行するのに役立ちます。

エージェントファブリックの何が緊急なのか？

緊急の問題は、エージェントが多くのチームが彼らを人口として在庫管理およびガバナンスすることができるよりも早く生産環境に入り始めていることです。それは今、2つの実際的な課題を生み出します：エージェントがどこに現れているのかを発見し、数、範囲、相互依存性が増加する中で運用管理を維持することです。準備を呼びかけ、パニックを呼びかけます。

エージェントのスプロールが無視できなくなりつつある

あなたの組織にはすでに、あなたが気づいている以上のエージェントがいるかもしれません。エージェントは、Microsoft Copilot環境、SaaSプラットフォーム、内部開発チーム、部門のイニシアチブ、サードパーティソリューション、および組み込みAI機能を通じて現れています。エージェントを管理する前に、私たちは彼らを見つける必要があります。ほとんどのチームはアプリケーション、インフラストラクチャ、ワークフローを在庫管理できますが、今日環境内でどれだけのエージェントが運用されているかを言えるチームは少ないです。

複雑さが真の課題

エージェントの人口が増えるにつれて、チームは矛盾する行動、依存関係、権限の漂流、所有権の曖昧さ、ツールの競合、ワークフローの失敗、エスカレーションパス、および監査要件を管理する必要があります。これらの中にはAIに特有のものはありません。企業は何十年も依存関係、権限、失敗、所有権、調整をアプリケーションやワークフロー全体で管理してきました。異なるのは、これらの依存関係が、直接的な人間の関与なしに、推奨を行い、ツールを呼び出し、アクションを開始し、互いに相互作用できるソフトウェア参加者を含むようになったことです。進行状況を考慮してください：単一のエージェントは手動でレビューできます。10エージェントはワークフローに影響を与え始めます。数百のエージェントがシステム、データ、ワークフロー、他のエージェントと相互作用するには、より強力な運用モデルが必要です。

エージェントのためのコントロールプレーンとは？

業界は、アプリケーション、インフラストラクチャ、ワークフロー、およびデータパイプラインをスケールで調整することができるコントロールプレーンを構築するのに数年を費やしてきました。私たちのほとんどがエージェントを管理するためだけに別の運用モデルを立ち上げるのが難しいのは明らかです。よりありそうな結果は、エージェントが私たちが既に管理している環境の一部として別の参加者になることです。実用的な質問は、既存の運用コントロールプレーンがエージェント主導の作業を取り入れるために進化できるかどうかであり、別の運用層を導入する必要があるかどうかではありません。そこに、Control-Mのようなソリューションが登場します。エージェントプラットフォームとしてではなく、エージェント主導の作業を、ビジネス運営を調整、管理、監視するためにチームが使用する同じ運用フレームワークに取り入れる方法として。Control-MがAIを運用化する方法を確認

エージェントファブリックを評価する：重要な質問

市場がエージェントファブリック、エージェントコントロールプレーン、マルチエージェントプラットフォームを主張する製品で溢れる中、リーダーは運用能力に焦点を当て続けるべきです。発見

• 環境内で運用されているすべてのエージェントを特定できますか？
• すべてのエージェントにビジネスオーナーはいますか？
• 管理されていない、または「シャドウ」エージェントを検出できますか？
• エージェントが重要なシステムやデータと相互作用している場所を確認できますか？

ガバナンス

• エージェント全体で権限は一貫して施行されていますか？
• エージェントは既存のセキュリティおよびアイデンティティフレームワーク内で運用できますか？
• ポリシーは中央管理され、監査可能ですか？
• エージェントの役割が変更されたり、退職した場合、アクセスをレビューして取り消すことはできますか？

可視性

• 行動、決定、ツール呼び出し、結果を観察できますか？
• 複数のエージェント、システム、ワークフローにわたって活動を追跡できますか？
• 調査者がイベントを再構築する必要がある場合、完全な監査証跡がありますか？
• なぜエージェントが特定のアクションを取ったのか理解できますか？

調整

• エージェント主導の作業は既存のワークフローとどのように相互作用しますか？
• エージェント、アプリケーション、およびデータパイプライン間で依存関係は管理されていますか？
• エージェントが失敗したり、停止したり、予期しない結果を生成した場合、何が起こりますか？
• 必要に応じて人間の介入を組み込むことはできますか？

データとコンテキスト

• エージェントは信頼できるビジネスデータにどのようにアクセスしますか？
• アクセスは管理され、監視されていますか？
• 複数のエージェント間でコンテキストを一貫して共有できますか？
• どのエージェントが行動しているかに関係なく、ビジネスルールやポリシーは一貫して適用されますか？

スケールと制御

• 現在のアプローチは、エージェントの数が10倍に増加しても機能しますか？
• エージェントが規模で他のエージェントと相互作用し始めると、何が起こりますか？
• 運用チームは採用が増加するにつれて可視性とガバナンスを維持できますか？
• エージェントの人口が増加するにつれて、コントロールプレーンは何になりますか？

エージェントライフサイクル

• エージェントはどのようにデプロイメント前に承認されますか？
• 変更はどのようにレビューされ、テストされますか？
• エージェントはいつ退職すべきですか？
• 非アクティブなエージェントがもはやアクセスを保持しないことをどのように確認しますか？
• 権限、行動、および結果の定期的なレビューについて誰が責任を持っていますか？

最も強力なエージェントファブリックアーキテクチャは、単にエージェントの行動を助けるだけではありません。彼らは、アプリケーション、ワークフロー、インフラストラクチャ、データに既に適用されているのと同じ規律で、エージェントの大規模な人口を運用する手助けをします。私たちがそれをエージェントファブリック、エージェントオーケストレーション、またはエージェントのためのコントロールプレーンと呼ぶかどうかは、仕事は同じです：エージェントの大規模な人口が作業の一部になるにつれて運用管理を維持すること。  

これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。