AIエージェントの頭脳は実は「コード」である理由
Meta、Stanford、UIUCによる共同論文は、コードをエージェントの認知層と定義し、それを取り巻く「ハーネス」インフラこそがシステムの能力と安全性を決定すると論じている。
メタ、スタンフォード、UIUCからの新しいレビュー論文は、コードがAIエージェントの認知の主要なメカニズムとして機能し、モデルとその環境の間の橋渡しとして自然言語に取って代わると主張している。著者らは、「ハーネス」（ツール、サンドボックス、実行ループのインフラストラクチャ）を、エージェントがタスクを計画、実行、検証できるようにする上で重要なコンポーネントであると特定した。このフレームワークは、エージェントシステムを3つのレベルに分類している：個々のコード推論、プログラム・オブ・ソッツのような信頼性インフラストラクチャ、および共有コードベースがワークスペースとして機能するマルチエージェントコラボレーション。 AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodexのような商用システムはすでにこの構造を利用して複雑なワークフローを自動化している。論文は、エージェントが自己生成コードにさらに依存するようになると、標準的なソフトウェアテストは新たなリスクを覆い隠す可能性があるため、透明性のある評価方法が不可欠になると結論付けている。