エージェント型AIメモリシステムはネットワーク トラフィック増加の指標となる

企業は導入するエージェントAIソリューションが運用に与える影響を正確に把握する必要があります。 エージェントメモリは今、急速に革新が進んでおり、運用への影響を測る次の重要な指標となっています。 なぜでしょうか？ エージェントの「長期記憶」の革新がエージェントAIの革新を加速させており、そのエージェントAIがネットワークへ直接的な影響を与えます。

S&P Global Dataの最新レポートによると、「推論、多エージェントシステム、情報検索の進歩がエージェント型AIを牽引しています。 エージェント型AIは、高度な推論フレームワーク、動的な多エージェント協調モデル、そして高度な情報検索技術によって急速に進化しています。 これらの革新により、エージェントは自律的に認識・計画・実行できるようになり、複雑な現実環境での拡張性、適応力、そして個別対応の質が高まっています。」

長期記憶技術の進歩は、エージェントAIのイノベーションを加速させています。LangMem、 Memobase 、 Mem0といった高度な推論フレームワークは、エージェントフロー中およびフロー間で状態、コンテキスト、情報の進化へのアクセスを提供する新しいタイプのメモリ機能を活用しています。 データの作成、保存、更新、移動、共有により、ネットワークの需要が増加します。

さらに、エージェント メモリ システムは、企業や個人の情報を共有・更新する必要があるエージェントのグループがアクセスする新たなデータ保管場所となります。この情報は他の企業資産と同様に厳格に維持・管理・監査・保護しなければなりません。 この状況は、ネットワーク トラフィックに3つの影響を及ぼします。

Nokia グローバル ネットワーク トラフィック レポートによると、エンタープライズのAIトラフィックは2033年まで年平均成長率（CAGR）57%で増加すると予測されています。 なぜでしょうか？ エージェントは導入前には存在しなかった新たなトラフィックを生み出し、帯域幅の消費と遅延の可能性を高めます。 そのトラフィックはAPIコールとして現れます。 エージェントが多くのアクションを起こすほどAPIコールは増え、APIエンドポイントの応答速度に影響を与えます。 検索拡張生成（RAG）も、エージェントの普及に伴い増加するAPIコールの一因です。なぜなら動的な検索メモリが変化する状況を認識するからです。 そのため、RAGは静的ではなくリアルタイムで更新されるものになります。 RAGの増加により、データを更新し推論を強化するためにベクトルデータベースへのAPIコールも増えます。

IDCは企業がエージェント型AIワークロードを支えるためにGenAIのロードマップをネットワークの近代化に合わせていると報告しています。 あらゆる方向に新たなネットワークトラフィックの経路が増え、エージェントやリソースが増加するにつれてデータパスメッシュも急速に拡大しています。 コンテナ間のトラフィックが増えています。 コンテナホストへのトラフィックの出入りが増加しています。 コンテナポッドやクラスタ間のトラフィックが増えています。 増えたネットワーク経路は、追加のポリシーやネットワークコンポーネントの設定、そしてさらに多くの自動化をあなたに求めます。 ネットワークマップは複雑になり、監視作業も増加します。 その結果は？ すべてが拡大した環境、つまりメンテナンスやセキュリティ、ガバナンスのプロセスに対応する大規模なデータパスメッシュへとつながっています。

経路が増えると、運用テレメトリの発信と収集も増やさなければなりません。 こうしたテレメトリは、運用管理やトラブルシューティングからセキュリティやガバナンスにいたるあらゆる可観測性を支えます。 エージェントやモデル、リソースを集中させると、集中型アーキテクチャではネットワーク輻輳が起きやすくなります。 インテリジェントなルーティングでこれをある程度緩和できますが、ネットワークの一部での輻輳を別の部分の輻輳とバランスさせなければならず、ネットワーク容量が不足していれば効果は限定的です。

企業はマイクロサービスの導入で得た教訓をエージェント型AIにも活かせます。運用テレメトリの急増は、どのデータをどれだけ送信・収集・分析・保存するかを判断するコスト管理策を求める点で共通しています。

Agentic AIはまだ開発段階にあります。 開発者がツールや開発キットを構築する中で、IT担当者はネットワークへの避けられない影響に備えてください。

最も準備が整った組織は、開発者のプロトタイプと初期段階のインフラストラクチャテストを組み合わせてネットワークへの影響を監視・測定し、生産環境への導入に向けて改善を確実に行います。 コラボレーションとコミュニケーションそのものが、一方の機能が先走るリスクを減らします。 さらに、エージェントメモリの革新ペースを追うことで、ネットワーク運用者が常にイノベーションの最前線に立てるようサポートします。

エージェント型メモリ技術が安定すれば、IT担当者は自社ネットワークへの初のエンタープライズ規模エージェントソリューション導入が間近だと実感できるでしょう。