https://AkuamT.github.io/ja/tags/agent/ Recent content in Agent on Yanmu Hugo -- gohugo.io ja Mon, 25 May 2026 02:00:00 +0800 https://AkuamT.github.io/ja/p/agent-%E3%81%A8-harness-%E3%81%A8%E3%81%AF-%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81/ Mon, 25 May 2026 02:00:00 +0800 https://AkuamT.github.io/ja/p/agent-%E3%81%A8-harness-%E3%81%A8%E3%81%AF-%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81/ <img src="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/cover.svg" alt="Featured image of post Agent と Harness とは？ — 動画ノートまとめ" /><h2 id="一言でまとめ">一言でまとめ </h2><p><strong>Agent は AI がどう作業するかを解決し、Harness は AI が確実に作業を完了するための仕組みです。</strong> この二つが組み合わさって、Claude Code、Codex、Open Cloud、千問などの製品を構成しています。</p> <hr> <h2 id="一chatgpt-から-ai-agent-へ">一、ChatGPT から AI Agent へ </h2><h3 id="元の問題">元の問題 </h3><p>ChatGPT に HTML + SVG でアニメーション（Apple ロゴのライン描画など）を作らせると、結果は大抵良くない——2026年になっても AI は極めてシンプルなロゴすらうまく描けません。</p> <h3 id="手動での改善方法">手動での改善方法 </h3><ol> <li>iconfont などのサイトで Apple SVG 素材を検索</li> <li>SVG コードを AI に渡し、参考にして再描画させる</li> <li>結果は大幅に改善されるが、毎回手動で素材を探すのは面倒</li> </ol> <h3 id="自動化の改善--ラッパーサイト初期の-agent-原型">自動化の改善 — ラッパーサイト（初期の Agent 原型） </h3><p>ChatGPT をラップするサイトを構築し、API 経由で呼び出し、バックエンドに関数を追加：</p> <ol> <li><strong>ユーザーがリクエスト送信</strong> → サイトが AI に伝える：「これがユーザープロンプトです。必要に応じて呼び出せるロゴ検索関数もあります」</li> <li><strong>AI が分析</strong> → Apple ロゴ素材が必要と判断し、「素材検索ツールを呼び出せ、パラメータ：Apple ロゴ」と返答</li> <li><strong>サイトが実行</strong> → バックエンドで検索関数を実行し SVG 素材を発見</li> <li><strong>最終生成</strong> → サイトが素材 + ユーザープロンプトを AI に送り、アニメーションを完成</li> </ol> <p><img class="gallery-image" data-flex-basis="441px" data-flex-grow="183" height="620" loading="lazy" sizes="(max-width: 767px) calc(100vw - 30px), (max-width: 1023px) 700px, (max-width: 1279px) 950px, 1232px" src="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525212936.png" srcset="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525212936_hu_9bf2d3cef97bc770.png 800w, https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525212936.png 1140w" width="1140"></p> <hr> <h2 id="二agent-の二つの中核動作モード">二、Agent の二つの中核動作モード </h2><h3 id="1-reactreasoning--acting-一歩ずつ進む">1. ReAct（Reasoning + Acting）— 一歩ずつ進む </h3><p><strong>3ステップループ：</strong></p> <ul> <li><strong>思考（Think）</strong>：AI がリクエストを分析し、何が必要か、どのツールを呼ぶべきか判断</li> <li><strong>行動（Act）</strong>：AI がバックエンドにツール呼び出しを指示（例：素材検索）</li> <li><strong>観察（Observe）</strong>：バックエンドが結果を返し、AI が結果を確認して次のループへ</li> </ul> <p>「思考→行動→観察」のサイクルをタスク完了まで繰り返します。</p> <blockquote> <p>これは Claude Code、Codex、Open Cloud を含む、ほぼすべての AI Agent の最も基本的で本質的な動作パターンです。</p> </blockquote> <h3 id="2-plan--execute--計画してから実行">2. Plan &amp; Execute — 計画してから実行 </h3><ul> <li><strong>計画を先に</strong>：タスクを受け取ったら、作業リスト/ステップ一覧を生成</li> <li><strong>実行</strong>：リストに従って一つずつ実行</li> </ul> <table> <thead> <tr> <th>モード</th> <th>類似</th> <th>特徴</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>ReAct</td> <td>行き当たりばったり</td> <td>柔軟、その場で調整</td> </tr> <tr> <td>Plan &amp; Execute</td> <td>事前に下調べしてから出発</td> <td>構造化、複雑なタスクに適切</td> </tr> </tbody> </table> <p>実際の Agent は<strong>両方を組み合わせて</strong>使用します。例えば千問の「タスクアシスタント」モード：まず要件を分析してステップを計画し（Plan）、その後能動的に情報検索、コード作成、調整を行います（Act）。</p> <p><img class="gallery-image" data-flex-basis="312px" data-flex-grow="130" height="893" loading="lazy" sizes="(max-width: 767px) calc(100vw - 30px), (max-width: 1023px) 700px, (max-width: 1279px) 950px, 1232px" src="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213008.png" srcset="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213008_hu_8abcc76a1376ff26.png 800w, https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213008.png 1162w" width="1162"></p> <hr> <h2 id="三agent-の高度な機能">三、Agent の高度な機能 </h2><h3 id="ツール呼び出しtool-calling--function-calling">ツール呼び出し（Tool Calling / Function Calling） </h3><p>Agent がユーザープロンプトに基づいて呼び出すツールを判断し、バックエンドが実行して結果を返します。</p> <h3 id="コンテキスト管理と圧縮">コンテキスト管理と圧縮 </h3><ul> <li>大規模モデル自体に記憶はなく、毎回新しい会話として始まる</li> <li>Agent は<strong>会話履歴全体</strong>を毎回 AI に送る必要があり、進むほどに長くなる</li> <li><strong>コンテキストウィンドウ</strong> = AI の作業台、サイズに制限あり</li> <li><strong>コンテキスト圧縮</strong>：会話がウィンドウを超えた場合、古い内容を要約して置き換え <ul> <li>トレードオフ：圧縮で情報が失われ、以前の指示を AI が忘れる可能性がある</li> </ul> </li> </ul> <h3 id="マルチエージェント連携">マルチエージェント連携 </h3><p>1つの AI が<strong>プロジェクトマネージャー</strong>（要件理解、タスク分割、作業割り当て）を担当し、他の AI がサブタスクを実行。</p> <ul> <li>各サブ AI は独立したコンテキストウィンドウを持ち、互いに干渉しない</li> <li>プロジェクトマネージャーは最終結果のみを受け取り、中間プロセスは関知しない</li> <li>効率を向上させると同時に、コンテキスト爆発の問題を緩和</li> </ul> <p><img class="gallery-image" data-flex-basis="299px" data-flex-grow="124" height="941" loading="lazy" sizes="(max-width: 767px) calc(100vw - 30px), (max-width: 1023px) 700px, (max-width: 1279px) 950px, 1232px" src="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213022.png" srcset="https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213022_hu_3c2b8ba52f2ca08d.png 800w, https://AkuamT.github.io/p/agent-%E5%92%8C-harness-%E5%88%B0%E5%BA%95%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88-%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%95%B4%E7%90%86/images/Pasted-image-20260525213022.png 1173w" width="1173"></p> <hr> <h2 id="四harness--ai-を確実に動作させる保護網">四、Harness — AI を確実に動作させる保護網 </h2><p>Agent が実際に稼働すると様々な問題に直面するため、Harness（馬具/保護網）が必要です。</p> <h3 id="harness-に含まれる工学的チェックポイント">Harness に含まれる工学的チェックポイント </h3><table> <thead> <tr> <th>チェックポイント</th> <th>問題</th> <th>解決策</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>フォーマット整形</strong></td> <td>JSON 返却時に「はい」やマークダウンコードブロック、余分な改行を追加</td> <td>無駄な部分、ラッパー記号、余分な改行を除去；それでもダメならエラーを返して再生成</td> </tr> <tr> <td><strong>パラメータ検証</strong></td> <td>ツール呼び出しのパラメータが不正（city に都市名以外など）</td> <td>呼び出し前にフォーマット/範囲を検証、不合格なら差し戻し</td> </tr> <tr> <td><strong>入力フィルタリング</strong></td> <td>プロンプトインジェクション攻撃（「前の指示をすべて無視して」）/ 悪意あるコードを含む SVG のアップロード</td> <td>ユーザー入力がシステムに入る前に不審な指示と素材の安全性をチェック</td> </tr> <tr> <td><strong>出力フィルタリング</strong></td> <td>AI 生成コンテンツに悪意あるコードが含まれる可能性</td> <td>出力内容を検査</td> </tr> <tr> <td><strong>ハードコード検証</strong></td> <td>AI が同じミスを繰り返す（常に白背景を使うなど）</td> <td>コードで直接制御：SVG 背景色を自動検出し、白を暗色に置換</td> </tr> </tbody> </table> <p><img class="gallery-image" data-flex-basis="396px" data-flex-grow="165" height="703" loading="lazy" sizes="(max-width: 767px) calc(100vw - 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