Software Facts に関する報道

非専門家にエージェントの作業結果を「レビュー」させることは、エージェントが運用環境で自律的な閉ループを実現できないという現在の信頼のジレンマを反映しています。マルチソース信号を組み合わせることで、エージェント エンジニアリングの焦点は、機能の構築から、運用環境の権限制御と信頼性の検証へと移りつつあります。

プロキシの信頼制御と「回復可能なソフトウェアの事実」については、最近複数の情報源によって集中的に議論されています。これは、エージェント エンジニアリングの焦点が、機能の構築から実稼働環境の信頼性と権限の制御に移行していることを意味します。業界は、LLM の非決定性によって引き起こされる本番環境の信頼危機を解決するために、決定論的エンジニアリングの導入を使用しようとしています。

サンドボックスは、大まかな実行分離のみを提供し、詳細な権限制御を置き換えることはできません。エージェントが実験環境から運用環境に移行するとき、信頼性の低い LLM の判断を、監査可能でロールバック可能な「ソフトウェア事実」に変換する必要があります。これは、エージェント エンジニアリングが機能の飛躍の追求からシステム レベルの信頼性の克服へと移行したことを示しています。

複数のソース情報は、AI エージェントが実験段階から運用環境に移行していることを示しています。中心的な課題は、もはや単に機能を構築することではなく、エージェントの判断と行動を回復可能なエンジニアリング事実に変える方法です。

KDC プロジェクトでは、AI エージェントの判断と行動を回復可能なソフトウェア ファクトに変換することを検討しています。この技術により、従来と比べてAIの信頼性と説明可能性が向上し、開発効率が向上し、開発者にとってAIアプリケーションがより安全になることを意味します。