意図をDAGにコンパイルするAIエージェント、RigorixとLangGraphの実行モデル

この記事は、AIエージェントが同じ修正タスクを毎回ゼロから推論し直している無駄と、その結果出力がぶれてCIで「昨日は通ったのに今日は落ちた」が起きる問題を取り上げている。解決の方向として、英語圏の実装者のあいだで「エージェントはコンパイルしたがっている（Agents Want to Compile）」という考え方が広がっていることを紹介している。意図をDAG（有向非巡回グラフ）に変換して、一度決めた手順を再利用する発想である。

AIの鬼の視点で言えば、ここで面白いのは「エージェントを賢くするより、同じ仕事は手順書として固めてしまえ」という逆張りの発想だ。AIに毎回考えさせるのは、熟練の職人に毎朝ゼロから段取りを考えさせているようなものだ。職人は同じ仕事なら手順を体で覚えている。AIも同じで、推論を繰り返すことは賢さではなく、単に高くつく癖である。流行りの「自律エージェント」という言葉の裏にある、再現性の無さをきちんと指摘している点に膝を打つ。

中小企業の実務に落とすなら、「AIに毎回同じ指示を出しているなら、その手順を一度文書にして固定せよ」の一言に尽きる。同じ見積もり作成や同じ問い合わせ対応を、AIが毎回違う結果で返すようなら、それは能力の問題ではなく手順が決まっていない問題である。まずは繰り返し作業の手順を書き出すことから始めるとよい。