進化型アーキテクチャにエージェント型フィットネス関数を追加

記事の3ポイント

1. 1

   決定論的ルールの限界と補完

   依存関係やスコープなどの計測可能な不変条件には決定論的ルールが有効だが、意図的な協働か偶発的な結合かの判断など、証拠に依存するが判断を要する領域では従来のルールだけでは対応できない。

2. 2

   エージェント型フィットネス関数の役割

   境界の忠実性やセマンティック契約の逸脱、ワークフロー結合、古くなった ADR 仮定など、判断が重く証拠に依存するリスクに対して AI エージェント型のフィットネス関数が付加価値を発揮する。

3. 3

   本番環境向けの実装戦略

   決定論的ゲートとエージェントによる助言信号を分離し、変更範囲に証拠を限定し、バージョン管理されたルブリックを適用して構造化された判断結果を返す実装が推奨される。