【SALT2 エンジニアリング勉強会】ワークフローからAI Agentへ：仕事を任せるための境界と検証の設計

ワークフロー型のAI活用から、真のエージェント構築への移行について解説。LLMの利用だけではエージェントとはならず、実行結果を受けて次に何をするかをAI自身が決める点が重要であると、設計の前提を整理する。

• AI Agentは、LLM利用だけでなく、観測結果に基づき次の行動を自律的に選択・実行するシステムであると定義される。
• Agent構築には、Model（思考）、Tools（手段）、Environment（対象）、Harness（実行基盤）の連携が不可欠である。
• Agentに仕事を任せる際は、Promptではなく「Goal」「Done」「Constraints」などを含む「仕事の契約」を設計することが重要視される。
• 観測範囲と行動範囲を適切に絞り、ContextとStateを分離することが、Agentの精度と安全性を高める鍵となる。