エンタープライズAIエージェントにはコントロールプレーンが必要だ
AIエージェントの構築は容易だが、管理は困難である。
当初、誰もがスピードに注力していました。リサーチエージェントやデータエージェントを数分で構築することができました。しかし、今、焦点は移りつつあります。市場はもはや、チャットでの応答速度には関心がありません。エージェントがビジネスに導入された後、それをどのように管理するかに関心があるのです。
私たちは、ビルダーレイヤーからコントロールプレーンレイヤーへと移行しています。
Microsoft、Google、ServiceNow、LangChainといった企業は、すべて管理ツールを構築しています。彼らは単にエージェントの作成を支援しているのではなく、エージェントのガバナンス（統治）を支援しているのです。
コントロールプレーンがなければ、「エージェントの乱立（agent sprawl）」に直面します。これは、社内に冗長で、統治されておらず、互いに競合するエージェントが蔓延することを意味します。
以下の問いに答えなければなりません：
- エージェントの所有者は誰か？
- システムにアクセスするために、誰の認証情報を使用するのか？
- どの特定のシステムにアクセスできるのか？
- 所有者が退職した場合、どうなるのか？
- コストが急騰したり、ツールが故障したりした場合はどうなるのか？
エージェントは単なるソフトウェアというよりも、半自律的な労働者に近いです。彼らにはメモリがあり、APIを使用し、人間とやり取りします。そのため、エージェントの名前を付け、監視し、廃止するための中心的な場所がなければ、リスクとなります。
真のコントロールプレーンは、退屈だが極めて重要なタスクを処理します：
- レジストリ：使用されているすべてのエージェントのリスト。
- アイデンティティ：エージェントが正確に誰（何）であるかを把握すること。
- 権限：エージェントが閲覧できるデータを制御すること。
- 監査：エージェントが行うすべての操作の記録を保持すること。
- ライフサイクル：エージェントをいつ停止または廃止すべきかを判断すること。
ベンダーに対し、ツールのエージェント作成速度を尋ねてはいけません。それは基本中の基本です。
代わりに、5ヶ月目に何が起こるかを尋ねてください。すべてのエージェントの所有者を表示できるか尋ねてください。エージェントが不適切な挙動をした場合に、即座に停止できるか尋ねてください。エージェントのコストを特定のビジネスワークフローに関連付けられるか尋ねてください。
エージェントを構築するのは簡単な部分です。それらをプロフェッショナルな労働力として運用することこそが、困難な部分なのです。
出典: https://dev.to/focused_dot_io/enterprise-ai-agents-have-a-control-plane-now-focused-labs-4enb
オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi