ハーネス・ルーティングの原則:シック vs シン・ハーネス、早期拒否、不要なLLM呼び出しの回避
DeepMind
Anthropic
OpenAI
この記事では、AIエージェント用ハーネスを構築するためのアーキテクチャ原則について説明し、シック・ハーネスとシン・ハーネスの選択、実行不可能なリクエストの早期拒否、不要な大規模言語モデル(LLM)呼び出しの回避を強調しています。エンティティ型とルーティング・パイプラインを導入し、モデルの能力とコストのバランスを取る方法を紹介します。
この記事は、ハーネスに関するチュートリアルの第3部であり、AIエージェントシステムにおけるルーティングに焦点を当てています。これは、Intent、Route、Shortcut、Capability、ContextRequirementなどのエンティティを追加することで弱いモデルを支援する「厚い」ハーネスと、強いモデルに依存し、Capability、Workflow、ToolContract、Policy、Approval、Task、Traceを重視する「薄い」ハーネスを対比させています。この記事は、可能な場合は薄いハーネスを使用すべきだが、厚いハーネスはセキュリティ境界を損なうことなくモデルの弱点を補うことができると主張しています。重要な原則は、入力の正規化、コンテキストのバインド、アクセスチェック、ワークフローの選択、ポリシーゲートなどのステップを通じて、実行不可能なリクエストをできるだけ早く拒否することです。また、この記事は、不要な場合にLLM(大規模言語モデル)を使用しないこと、構造化されたイベントや正確なコマンドをモデルではなくコードで処理して、リソースを節約しエラーを減らすことを強調しています。ハーネスの厚さの選択が基本的な設計上の問題であり、厚いハーネスは意図認識をモデルに移すことで徐々に「薄く」できることに言及しています。
出典: Habr — хаб ИИ —
原文
