AI エージェントの拡張は、さらなるインテリジェンスを追加することではありません。

量、複雑さ、変動性が増大しても信頼性を維持することが重要です。

小規模で動作するエージェントは、設計上の前提が再検討されないと失敗することが多いです。

原則1：スピードではなく調整を重視した設計

速度の最適化は簡単です。

調整はそうではありません。

大規模になると、複数のエージェントがワークフロー全体で同時に動作します。調整メカニズムがなければ、自動化は互いに競合してしまいます。

スケーラブルな設計では、実際の実行速度よりもアライメントを優先します。

原則2: 時間の経過に伴って状態を保存する

ステートレス エージェントはコンテキストをリセットします。

規模が大きくなると、重複、不整合、エスカレーションの遅延につながります。エージェントは、何が起こったか、何が保留中か、そして何を繰り返すべきでないかを覚えておく必要があります。

記憶は継続を可能にします。

原則3: 例外を第一級のイベントとして扱う

例外は大規模なエッジケースではありません。

これらは正常な状態です。例外を早期に検出、表面化、ルーティングするエージェントを設計することで、連鎖的な障害の発生を防ぐことができます。

例外処理によってスケーラビリティが決まります。

原則4：監視は軽量かつ持続的なものにする

厳重な監視は拡張できません。

監視がなければ、さらに早く失敗します。スケーラブルなエージェントは明確なシグナルを発するため、人間はすべてを監視することなく効率的に介入できます。

可視性がマイクロマネジメントに取って代わります。

原則5：自律性を明示的に制限する

無制限の自律性は負荷がかかると低下します。

スケーラブルなエージェントは明示的な境界内で動作し、範囲を超えて動作するのではなく、不確実性を高めます。

制約により安全な拡張が可能になります。

よくあるミスアラインメント：デザインではなく実行のスケーリング

多くのチームはエージェント数を増やすことで自動化を拡張します。

調整、状態、例外処理を再検討しないと、不安定性が増大します。

規模によって設計上の負債が明らかになる。

デザインの転換

スケーラブルな AI エージェントの焦点の転換:

タスクの実行から
時間の経過に伴うワークフローの管理

独立して行動することから
集団的に調整する

成功の最適化から
失敗をうまく管理するには

SaleAIコンテキスト（非プロモーション）

SaleAI では、エージェントはワークフロー全体の実行を調整し、コンテキストを維持し、例外を明らかにして、運用の規模に応じて信頼性を確保するように設計されています。

これは、パフォーマンスの要求ではなく、アーキテクチャの優先順位を反映しています。

スケーリングに実際に必要なもの

スケーラビリティには以下が必要です:

• 耐久性のあるコンテキスト

• 制御された自律性

• 観測可能な実行

• 協調行動

これらがなければ、自動化は予想どおりに低下します。

最終的な展望

AI エージェントは賢くなっても拡張できません。

彼らはより規律正しくなることで規模を拡大します。

スケールを考慮した設計とは、複雑さを予測し、それを意図的に管理することを意味します。