止まらないエージェントを実行前に見つける静的解析ツールIAL-Scan

夜のうちにコーディングエージェントを走らせておいたら、朝には成果物ではなく数万円分のAPI課金だけが残っていた。こうした事故を「Infinite Agentic Loop（IAL、無限エージェントループ）」と名付けた論文がarXivに出ました。華中科技大学のチームが、実在する6549個のPython製エージェント実装を静的解析でスキャンし、68件のIAL障害を確認したものです。最も恐ろしいのは、多くのフレームワークが「上限設定済み」であっても、その関門を通らない場所でループが起きることです。フレームワーク標準のwhileループには上限が掛かっていても、ユーザーが自分で書いたwhileループには何もない。論文が挙げる実例では、finish_reasonがNoneか'tool_calls'である限り回り続ける外側ループが、モデル呼び出しとツール結果を永遠に繰り返します。AIの鬼的に刺さるのは「上限を設定してあるから大丈夫」という安心感が最も危ないということです。公式のブレーキが用意されているという事実が、それを見ていない自分のコードにも同じ保護が及んでいると錯覚させる。実測の分布も生々しく、リトライ上限なし（25%）とツール呼び出し反復（23.5%）で半分近くを占め、影響の95.6%が「API課金の枯渇」に分類される。つまり、朝に数万円だけ残るのは最頻の壊れ方です。IAL-Scanの強みは、実行前にこれを見つけることです。動的解析のようにトークンを燃やさずに済み、コードをグラフに変えて循環の抜け道を機械的に探します。企業でエージェントを導入する際は、フレームワークの上限設定だけに頼らず、コストを生むフィードバックの経路そのものに実効的な上限が掛かっているかを自分のコードで確認する必要があります。