エージェンティックAI成熟度モデル
多くの企業が「チャットボットの罠」に陥っています。
彼らはファイルの要約や質問への回答にAIを利用しています。そして、それを「自律性」と呼んでいます。しかし、それは自律性ではありません。単にオートコンプリート（自動補完）をより高度にしたものに過ぎないのです。
「対話するシステム」から「実務を行うシステム」へと移行するには、アーキテクチャの転換が必要です。もはや管理すべきはテキストではなく、アクション（行動）とリスクなのです。
チャットウィンドウ内でAIがミスをしても、それは単なる迷惑行為で済みます。しかし、クラウドデータベースを削除するコマンドにおいてAIがミスをすれば、それは破滅的な事態を招きます。
移行の指針として、以下の4段階の成熟度モデルを活用してください。
• レベル1：事務員（The Clerk） AIがテキストのドラフトを作成したり、情報を検索したりします。すべてのステップにおいて人間が主導権を握ります。 例：AIがカスタマーサポートの返信案を作成し、人間がそれを送信する。
• レベル2：提案者（The Proposer） AIが特定のアクションやトランザクションを提案します。人間が「承認」をクリックする必要があります。 例：AIが20ドルの返金を提案し、人間が送信ボタンをクリックする。
• レベル3：委任されたエージェント（The Delegated Agent） AIが厳格な境界内において単独で動作します。人間はすべてのタスクを承認するのではなく、ルールを定義します。 例：AIが、ロイヤルカスタマーに対する50ドル未満のすべての返金を自動的に処理する。
• レベル4：最適化者（The Optimizer） AIが結果を監視し、自身の計画を改善します。 例：AIがサーバー負荷を予測し、コスト削減のためにリソースをスケーリングする。
危険なのは、レベルを飛び越えようとすることです。レベル2と3による安全策を講じずにレベル4へ移行すると、システム的な不安定さを招きます。
次の3つのリスクに注意してください：
- 無限ループ：2つのエージェントが互いにトリガーし合い、システムをクラッシュさせるサイクルに陥ること。
- 権限の肥大化（Permission Creep）：1つのフィールドを更新するだけでよいエージェントに対して、管理者権限を与えてしまうこと。
- 自動化バイアス：人間が注意を払わなくなり、受動的な「判子押し（承認作業のみを行う存在）」になってしまうこと。
プラットフォームエンジニアへの重要な示唆：
- RAGからAgentic RAGへ：情報を探すためにどのツールを使用すべきかをシステム自身が判断できるようにする必要があります。
- ステートドリフト（State Drift）の解決：すべてのエージェントが同じリアルタイムデータを確認できるようにします。
- 不変の監査トレイル（Immutable Audit Trails）の構築：目標、計画、およびすべてのツール呼び出しをログに記録する必要があります。
- 相互運用性を考慮した設計：異なるエージェント同士が通信できるメッシュ構造を構築します。
AIを単なるプラグインとして扱うのはやめましょう。統治された（governed）システムとして扱い始めてください。
Source: https://dev.to/omnithium/the-agentic-ai-maturity-model-moving-beyond-the-chatbot-trap-3b21
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi