なぜほとんどのAIエージェントはオーバーエンジニアリングされているのか
AIエージェントはどこにでも存在します。エージェント・スウォーム（群れ）、自律型チーム、自己改善型システムなど、あらゆるものを目にします。毎週のように、次世代のAIを構築すると謳う新しいフレームワークが登場しています。
AIワークフローを研究した結果、私はシンプルな結論に達しました。ほとんどのAIエージェントはオーバーエンジニアリングされています。
エージェントが無用だと言っているのではありません。しかし、多くの開発者が、もっとシンプルな方法で解決できる問題に対して、エージェントを使って解決しようとしています。
業界は複雑さを好む
PDFを読み取り、データを抽出し、質問に答えるシステムを構築したいと考えてみましょう。多くの開発者は、6つのエージェント、複数のプロンプト、状態管理を備えた複雑なアーキテクチャを作成します。これが多くの悩みの種となります。
同じ問題は、多くの場合、シンプルなシーケンスで解決できます：
- PDFからチャンクへ
- チャンクから埋め込みへ
- 埋め込みからベクトルDBへ
- LLMから回答へ
時にはワークフローだけで十分なこともあります。エージェントの軍団は必要ありません。
ワークフローがほとんどの問題を解決する
ほとんどのAIアプリケーションは決定論的（deterministic）です。それらは一連のシーケンスに従います。例として以下が挙げられます：
- ドキュメントのQ&A
- カスタマーサポート
- 会議の要約
- ブログ生成
- コードレビュー
これらはワークフローであり、自律型システムではありません。ワークフローの方が、デバッグ、スケーリング、メンテナンス、そして説明が容易です。
エージェントは隠れたコストをもたらす
新しいエージェントを追加するたびに、以下のような問題が発生します：
- プロンプトの増加によるトークンコストの上昇
- 追加ステップによるレイテンシの増大
- ハルシネーション（幻覚）の発生確率の上昇
- デバッグの困難化
- インフラ要件の増加
シンプルなアプリケーションが、巨大なエンジニアリングプロジェクトへと変貌してしまいます。
エージェントが真に輝く場面
私はエージェントに反対しているわけではありません。エージェントは以下のような場合に有用です：
- 複数のウェブサイトを調査するなど、タスクの実行に長い時間がかかる場合。
- 特定のロジックに基づいた意思決定が必要な場合。
- 人間による介入がプロセスに含まれる場合。
- Slack、GitHub、メールなどの複数のツールを連携させる必要がある場合。
私のルール
開発者はしばしば、いきなり複雑なフレームワークに飛びつきます。そうする前に、一つの質問を自分に投げかけてみてください。「これはワークフローで解決できるか？」
もし答えが「はい」なら、そこから始めてください。複雑さが必要になったときに初めて、エージェントを追加してください。
次の原則に従ってください：
- 第一にワークフロー。
- 第二にエージェント。
- 第三にマルチエージェント。
複雑さはイノベーションではありません。複雑さはコストです。ユーザーは、あなたがいくつのエージェントを使っているかなど気にしません。彼らが気にするのは、ツールが機能するかどうかです。シンプルさは一つの機能（feature）なのです。
出典: https://dev.to/jaideepparashar/why-i-think-most-ai-agents-are-overengineered-249o