Arize AI と Atlan、AI エージェントの信頼性向上に注力

記事の3ポイント

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   エージェントの複雑化と失敗要因

   単一モデル呼び出しからデータ取得やコード実行など多機能化したエージェントは、潜在的な失敗箇所が大幅に増加しており、従来の評価手法では不十分である。

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   文脈工学とハルネス工学の重要性

   ビジネス定義やポリシーを管理する「文脈層」と、知識を実行に移す「ハルネス層」が、モデル選定以上にエージェントの信頼性を左右する重要な要素となる。

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   3 層アーキテクチャと評価の役割

   推論を行うモデル層、意味を提供する文脈層、行動変換を行うハルネス層からなるシステム全体で評価を行うことで、失敗箇所の特定と改善が可能となる。