AIエージェントの失敗は、責任経路Runtimeで処理できる――RPR 0.1.0a6

AIエージェント（自動実行型AI）が失敗したとき、その後をどう処理するかを構造化したPythonツール「RPR（責任経路Runtime）」がα版で公開されました。バージョン0.1.0a6では、失敗後の「誰へ返すか」という判断を、単純な「人間へ戻す」から細分化し、外部状態確認待ち・システム側の破損・人間判断必須の3ケースを別々に扱うようにしました。Authority（何をしてよいか）と Capability（何ができるか）を明示的に分離し、ツール的には実行可能でも、その操作を許可するかは別問題という原則をコードレベルで実装しています。

興味深いのは、この設計が「AIの中身」ではなく「AIの外側」に焦点を当てていることです。AIが外部APIを呼んで失敗したとき、その結果が「システムの問題」なのか「権限がない」のか「調査が必要」なのか、ログに理由が残っていても、それだけでは次のアクション（誰が何をするか）は決まりません。RPRは「失敗したあと」まで責任経路としてつながった感覚を、作り手に与えています。

中小企業がAIに稟議・発注・請求書作成などの重要業務を任せるなら、この設計思想は必須です。明日から意識すべき一点は、「AIが誤ったら人間に聞く」ではなく、誤りの種類で対応を変えることです。入力ミスなら修正して再実行、判断が必要なら経営層に報告、システムエラーなら技術者に連絡、という風に予め決めておく。RPRはそれをコード化するための道具ですが、同じロジックを Slack の通知先や Excel のチェックリストにも組み込める発想です。