AIエージェントが意思決定をより上位レベルへ引き上げる

現在、多くの企業システムはまだ摩擦を感じていません。 初期のエージェントは依然としてチャットボットやコパイロット、または単独での生産性向上ツールにとどまっています。

しかし、ご注文の解決やクレーム対応、トリアージ、フルフィルメントのようなビジネスワークフローに進むと、実際のシステムと連携を始めます。 つまり、

• インフラストラクチャはエージェントの持つロジックを適切に解釈しなければなりません
• ゲートウェイはJWTやパスだけでなく、さらに多くの要素を解析する必要があります
• ロードバランサーは「最速」ではなく、「このタスクに最適」かどうかで判断すべきです。

まだ危機ではありません。 しかし、その時は近づいています。 問題は帯域幅の不足ではありません。 決定の方法とインフラがトラフィックを扱う方法のズレが問題になるでしょう。

核心はここにあります。エージェントが判断をスタックの上層へ移行させているのです。

リクエストがコントロールプレーンの役割を果たします。

インフラに「何をすればいい？」と尋ねるのではありません。 インフラに伝えます。 「必要なことはこれです。 こう動いてほしい。 さあ、やってください。」

システムが単なる GET や POST と同様に扱うと、フォールバックロジックが衝突し、再試行が重なり合い、ダッシュボードに現れない原因でエージェントの性能が低下します。

インフラが故障したわけではありません。 インフラが応答しなかったのです。

この変化は理論上のものではなく、現実のフレームワークを通じて進展しています。 モデルコンテキストプロトコル（MCP）やエージェント間（A2A）通信モデル、さらにはポリシーで包まれたタスクルーティングの初期段階の試みも、すべて同じ方向を指し示しています。

• MCPは 目標や制約、代替案などの全情報をリクエストペイロードに直接組み込みます。
• A2Aプロトコルは中央の管理者なしでエージェント同士が連携し、タスクを調整しながら動的に意思決定を引き継げます。
• ランタイムタスクの委任を構造化メタデータで行い、インフラストラクチャが実行時に判断するのではなく解釈できるようにします。

構文や構造、抽象化は異なりますが、最終的に目指すアーキテクチャは同じです：ペイロード内のポリシーとリクエスト内の目的です。

リクエストがロジックを担う存在になると、インフラは適応するか、単にペイロードを運ぶパイプラインの役割にとどまるかのどちらかを選ばなければなりません。

これは取り換えるために壊す話ではありません。 変化が始まったばかりの今、先を見据えるべきです。 ここから始めてください：

1. コンテキストを捉える
   X-Intent、X-Task-Profileやエージェントの意図が見える他のメタデータをログに記録しましょう。 観測がURIだけで終わっているなら、すでに遅れを取っています。
2. 「可用性」ではなく「タスク適合性」で考えましょう
   バックエンドが稼働しているだけでは十分とは言えません。 SLA、遅延の閾値、意図を考慮したヘルスモデルの実験を始めてみてください。
3. ポリシーを賢く運用しましょう
   既存のアプリケーション配信およびセキュリティプラットフォームにはスクリプトレイヤーが備わっています。 必ず活用してください。 まずはインテントヘッダーの解析から始めましょう。 サービスパスだけでなく、リクエストの目的に応じてルーティングルールを調整しましょう。
4. 適応型施行の計画
   静的な設定ファイルでフォールバックロジックを定義するのではなく、リクエスト自体に埋め込まれたフォールバック指示をインフラストラクチャで確実に適用できる方法を探り始めましょう。
5. フィードバックループを構築しましょう
   エージェントが過去のパフォーマンスをもとにトラフィックを再ルーティングしているなら、あなたもそのループに参加すべきです。 結果の状況をトラフィックとヘルスのシステムに戻しましょう。