本番AIエージェント、権限分離と実行ログが設計の要

多くの企業が直面するギャップが出発点だ。LLMのAPIを呼び出して回答を返す標準的な構成では、質問応答はカバーできても、社内データの取得や外部APIの呼び出し、業務システムの更新といった処理は担えない。エージェントにこれらを許可した途端、精度だけでなくアクセス権限や実行履歴、例外処理も設計対象になると筆者は論じる。

コンテキストの扱いも同じ論点を別角度から示す。検索の仕組みがあっても、新旧の社内規程が並んで格納されていれば、エージェントが誤った方を参照しかねない。そこで更新日やアクセスグループといったメタデータを文書に付けて管理することを重視する。さらにメタデータを保存するだけでは不十分で、検索段階自体がユーザーの閲覧可能な文書だけを返す必要があると指摘する。これを、単なる文書検索ではなく業務背景やデータ同士の関係を整理するAIコンテキストプラットフォームの概念につなげている。

権限については、エージェントが行動を提案する段階とシステムがそれを許可する段階を分け、ツール実行前の認可チェックとモデルが生成した引数の検証を挙げる。障害時には更新系APIの冪等性、ステップ数・時間・コストの上限、顧客データ削除や重要設定変更といった影響の大きい操作への人による承認を指摘する。これらは個別ではなく連動するものだと位置づける。正しいコンテキスト、その取得時の権限制御、行動自体のログと監査という関係だ。