AIエージェントを壊す7つの間違い
テスト環境では、あなたのAIエージェントは完璧に動作します。高速で正確です。しかし、いざデプロイすると、すべてが失敗します。ユーザーからはタイムアウトやエラーの報告が相次ぎます。
レジリエント（回復力のある）なAIエージェントを構築するには、優れたコードを書くだけでは不十分です。本番環境における泥臭い現実に立ち向かわなければなりません。
より優れたシステムを構築するために、以下の7つの間違いを避けましょう。
- 外部APIの失敗を無視する ネットワークリクエストは、タイムアウトやレート制限によって失敗します。
- すべての呼び出しをtry-catchブロックで囲む。
- 具体的なタイムアウト値を設定する。
- 指数バックオフ（exponential backoff）を用いたリトライロジックを使用する。
- 失敗し続けているサービスに対してサーキットブレーカーを使用する。
- 失敗を「0か1か」の二値として扱う 多くの開発者は、システムは「動いているか、動いていないか」のどちらかだと考えがちです。しかし実際には、システムの一部が失敗しても、他の部分は稼働し続けることがよくあります。
- 多層的なフォールバック戦略を作成する。
- 機能が制限された状態でシステムがどのように動作するかを定義する。
- システムが機能低下状態にあることをユーザーに伝える。
- ログ出力の不足 見えないものは修正できません。
- DEBUG、INFO、WARNING、ERRORといった異なるレベルでログを出力する。
- リクエストIDを使用してユーザーのジャーニーを追跡する。
- エラー率とレスポンスタイムを追跡する。
- システムの異常に対するアラートを設定する。
- 「ハッピーパス」のみのテスト 成功パターンのみをテストしていると、負荷がかかった際にエージェントは失敗します。
- カオスエンジニアリングを使用して、失敗のパターンをテストする。
- テスト中に意図的に依存関係を失敗させる。
- ネットワークの遅延や低速なサービスをシミュレートする。
- 不正な形式のデータでテストする。
- エージェントの状態喪失 クラッシュしたからといって、すべての進捗が失われるべきではありません。
- 重要な節目で状態を保存する。
- べき等（idempotent）な操作を使用する。
- 中断された作業を再開できるだけの十分なコンテキストを保存する。
- 設定のハードコーディング タイムアウトやAPIエンドポイントの変更に、再デプロイを必要させてはいけません。
- すべての設定に環境変数を使用する。
- コードを変更せずにしきい値を調整できるようにする。
- 新しい挙動にはフィーチャーフラグを使用する。
- 汎用的なエラーハンドリング バリデーションエラーとネットワークタイムアウトでは、対処法が異なります。
- 再試行可能なエラーと、恒久的なエラーを区別する。
- レート制限のような一時的な問題はリトライする。
- 認証失敗のような恒久的な問題はリトライしない。
レジリエンスとは、現実を予測することです。まずは、現在のエージェントがこれらの落とし穴に陥っていないか監査することから始めましょう。
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