AIエージェントに「次の行動」を決めさせるとオペレーションが詰む理由とワークフローエンジンでの解決策

AIエージェントは、複雑なタスクを自動化する大きな可能性を秘めていますが、その自律性が予期せぬ問題を引き起こすことがあります。特に、エージェントが次に実行する行動をその都度LLMに判断させるような設計の場合、同じ入力に対しても異なる結果を返す「非決定性」が生じやすく、これが運用上の大きな課題となります。例えば、「要望をNotionに記録し、PRDを作成し、タスクに分解して、コードを生成し、PRを作成し、E2Eテストを実行して、デプロイ通知をする」といった一連のプロセスをAIエージェントに任せた場合、「今ブランチを切るべきか、PRを作るべきか」といった判断を毎回LLMに委ねることになり、結果が不安定になったり、無限ループに陥ったりするリスクがあります。Zennのこの記事では、この問題を解決するために、ワークフローエンジンを導入し、エージェントの実行ステップを明示的に固定するアプローチを提唱しています。これにより、エージェントの行動が予測可能になり、オペレーションの安定性が確保されます。ワークフローエンジンは、定義されたルールに基づいて次のステップに進むため、LLMは各ステップの具体的な内容生成に集中でき、全体のプロセスがスムーズに進みます。この戦略は、AIエージェントを本番環境で安全かつ効率的に運用するための鍵となり、ビジネスプロセスの自動化におけるAIの信頼性を高める上で非常に重要です。