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Sam Bhagwat氏（Mastra CEO）は、AI エージェントの進化を「ハーネスからクローへ」という概念で説明しました。現在のローカルな開発ツールが常時稼働するクラウド型ハルネスへと移行し、さらに自律的な学習とイニシアチブを持つ「クロー」に進化すると予測しています。しかし、この強力なツールの増加は最終的に市場の収束（シェイクアウト）を招き、ユーザーの脳内リソースの限界により少数の覇者しか生き残らないと警告しています。
「Steinberger's Law」として提唱されたハーネスからクローへの進化論は、現在の AI エージェント市場の行方を理解する上で極めて重要な視点です。開発者だけでなく、製品戦略を考える方にも必聴の内容です。
AI エージェントは単なるツール呼び出し（アクション）から、耐久性や計画性を持つ「ハーネス」へ、さらに自律的な学習とイニシアチブを持つ「クロー」へと昇華する。
ローカル環境から Slack やモバイルアプリを介して常時接続されるクラウドサンドボックスへの移行が進み、並列処理とリソースの拡張が可能になる。
外部フィードの監視、継続的な学習（スキル自動生成）、コードの自己修正など、人間が介入しなくても動作する高度な機能が実装され始めている。
強力なツールの乱立は一時的で、ユーザーの認知リソースの限界により、頻度や経済的価値の高い少数の「クロー」に市場が集中するフェーズが来る。
この予測は、AI エージェント開発者が単なる機能追加ではなく、長期的なユーザー定着と市場での差別化（頻度・価値）を意識する必要があることを示唆しています。また、クラウド型インフラの重要性がさらに高まり、自律的な学習メカニズムを持つプラットフォームへの投資が競争優位性の鍵となるでしょう。
Mastra CEO のサム・バグワット氏は、現在の AI エージェント開発ツール（ハーネス）が常時稼働するクラウド型プラットフォームへと進化し、最終的には自律的な学習とイニシアチブを持つ「クロー」へと昇華すると予測しています。この進化の先には強力なツールの乱立がありますが、人間の認知リソースの限界により、市場は少数の覇者へ収束するという厳しい現実が待っています。
AI エージェントの進化を語る上で重要なのは、単なる「ツール呼び出し」から始まる段階的な昇華です。バグワット氏はこれを自己運転車のレベルに例え、LLM（大規模言語モデル）から始まり、エージェント、ハーネス、そしてクローへと続くスペクトラムとして捉えています。
現在の主流である「ハーネス（Harness）」は、単発の呼び出しを超えた特性を持っています。バグワット氏はこれを「耐久性（durability）」と「執念深さ（doggedness）」で表現しました。具体的には、接続が切れてもストリームを維持して再開できる能力や、数時間から数日単位で動作し続ける計画性です。
「ハーネスとは、単なるアクションの集合体ではなく、失敗したタスクのリトライや文脈（コンテキスト）の管理ができる、執念深い存在だ」
さらに進化した「クロー（Claw）」は、これに自律的な学習とイニシアチブが加わります。外部フィードを監視し、自ら判断して行動を起こす能力です。
このように、人間が介入しなくても動作できる高度な機能が実装されつつあり、私たちは「クロー」の時代へと歩み出ているのです。
AI エージェントの実行環境も劇的に変化しています。かつては開発者のローカルマシン上で完結していたハーネスが、現在は Slack やモバイルアプリを介して常時接続される「クラウドハルネス」へと移行しています。
この移行には明確なメリットがあります。まず、並列処理能力の飛躍的な向上です。ローカルのリソース制限を超え、複数のサブエージェントを同時に起動して複雑なタスクを並行して実行できるようになります。また、クラウドサンドボックス上で動作するため、開発者が直接コードを書くのではなく、プルリクエスト（PR）として GitHub にプッシュするといった、より安全で管理されたワークフローが可能になります。
「ローカル環境から常時接続されるクラウド型へ移行することで、並列処理とリソースの拡張が可能になる。これは分散システムにおける必然的な進化だ」
さらに、ユーザーは Slack やモバイルアプリを通じてエージェントと対話できるようになり、夜間にタスクを起動したり、チーム全体で指示を出したりする新しい働き方が生まれています。
強力なツールが乱立し、機能が進化していく中で、バグワット氏は「シェイクアウト（淘汰）」という厳しい未来を警告しています。2010 年代のスマートフォンアプリ市場と同様の現象が、AI エージェントの世界でも起きると予測します。
Android や iOS の登場により、地図、ライドシェア、決済、動画視聴など、ありとあらゆる機能がスマホに集約されました。しかし、結果として各カテゴリで生き残ったのは Uber や Lyft、YouTube などの少数の覇者だけでした。なぜでしょうか？
バグワット氏はこれを「ユーザーの脳内リソースの限界」として説明します。
「人間が一度に管理できるアプリやツールの数には限りがある。頻度が高く、経済的価値の高いツールだけが、ユーザーの記憶と習慣の中に残るのだ」
AI エージェントにおいても同様です。機能が多様化し、強力な「クロー」が増える一時的な過渡期を経て、最終的にはユーザーが最も頻繁に利用し、高い価値を提供する少数のプラットフォームに市場が集中します。すべてのハーネスがクローに進化するのではなく、進化した結果として市場は収束するのです。
この予測は、AI エージェントを開発する企業や個人に対して、単なる機能追加競争から脱却することを示唆しています。重要なのは、いかに多くの機能を詰め込むかではなく、ユーザーの脳内リソースを確保し続けるための「頻度」と「価値」です。
クラウド型インフラへの投資や、自律的な学習メカニズムを持つプラットフォームの構築は、単なる技術的優位性を超え、市場での差別化（競争優位性）の鍵となります。強力なツールが溢れる中で生き残るためには、ユーザーが日常的に依存し、手放せない存在になることが不可欠なのです。
この記事はAIが動画の内容を記事化したものです。正確な発言は動画および文字起こしをご確認ください。