AIネイティブ・エージェンシーとは？

• AIネイティブ・エージェンシーは運営モデルを表す実用的な言葉であり、法的な区分でも、自律企業を約束する言葉でもありません。
• Agentsは、指示、知識、tools、認識しやすいpersonaを備えた限定的な役割を担います。個性は伝え方を形づくりますが、アクセス権や権限を与えるものではありません。
• 予測可能であるべき手順は、決定論的なルール、state machines、workflowsが管理します。モデルは、言語理解や判断が価値を生む部分だけを担当します。
• 顧客、金銭、雇用、規制対象の助言、不可逆な操作、そしてシステムが安全に担えない承認については、人が責任を持ち続けます。

各レイヤーは異なる役割を解決します。組み合わせることで、AIデモが管理可能な運営システムになります。

• docAgentsと個性指示、知識、tools、モデル、アクセス、チャネルを持つ名前付きの役割です。personaが制御するのは声と振る舞いであり、権限ではありません。
• docSkills再利用できる手法、チェックリスト、参照資料、スクリプトを一度パッケージ化し、同じ品質基準が必要な場所へ接続します。
• linkMCP承認されたAIクライアントが、1つの認証済みendpointから許可されたtools、resources、promptsを発見できる接続レイヤーです。
• dataKnowledgeとUser MemoryAgent Knowledgeは共有され、作成者が管理します。User Memoryは、認証済みの1ユーザーと1 Agentに限定された、意図的な個人コンテキストです。
• codeWorkflowsとstate machinesAgent Framework workflowはAgentが所有する手順を調整し、明示的な状態とtriggersが次の動作を制御します。一般的な自動化は独立したFlowが所有します。
• dataOrleansとdigital twinsVirtual actorsがAgents、sessions、runs、Tasksなどの永続的なアイデンティティと状態を所有します。ここでのdigital twinはソフトウェア実体の考え方であり、Azure Digital Twins製品の利用を示すものではありません。
• docTeams、Goals、Tasks非公開のTeamが、メンバー、既存Agents、測定可能なGoalsとKPI、Tasks、文書、知識、監査を1つの運営空間に結びます。
• linkStoresとコマースStoreはカタログと取引をAgentから分離して保持します。認可されたAgentは購入者を支援できますが、責任と管理は販売者に残ります。

1. 01
   GoalまたはTask

   モデルを選ぶ前に、成果、所有者、期間、測定値、境界を定義します。

2. 02
   AgentまたはSkill

   言語的な判断はAgentに、再現可能な方法はSkillに割り当てます。

3. 03
   MCPとアクセス

   OAuth、厳密なgrants、取り消し可能な資格情報を使い、必要なtoolsとresourcesだけを公開します。

4. 04
   Workflowと状態

   triggers、guards、承認、冪等性を使い、次の手順を明示します。

5. 05
   永続的な所有者

   Orleans grainが、再起動や同時実行をまたいでrunまたは実体のアイデンティティ、状態、責任を保持します。

6. 06
   証拠

   人が監督できるように、成果物、改訂、エラー、コスト、顧客への影響、Goalの進捗を記録します。

人を不要と見せかけずに業務を自動化するために必要な、Agent、MCP、メモリ、workflow、Team、Task、Store、永続状態の各レイヤーを実務的に整理します。

• 顧客オンボーディング：依頼を受け取り、データを検証し、Tasksを作成して所有者を割り当て、契約や支出の前に承認で停止します。
• コンテンツ制作：Skillが手法と基準を保持し、異なる個性のAgentsが調査、執筆、レビューを行い、workflowが状態と承認を管理します。
• サポートと販売：User MemoryはAgentごとに許可された設定を保持し、StoreアシスタントはそのStoreのカタログとcommerce toolsだけを読みます。
• 反復オペレーション：Flowが決定論的な引き継ぎ、スケジュール、外部tools、観測可能なrunsを調整し、Agentsは限定された言語業務を処理します。
• 経営管理：重み付けされたGoalsとKPIをTasksやAgent実行へ結び、チャット数を事業進捗として数えないようにします。
• マルチチャネル提供：クライアントとアクセスポリシーが許す場合、同じ公開AgentをWebサイト、対応チャネル、ChatGPT Plugin、Claude connectorで利用できます。

• Agent、Skill、hosted MCP、Knowledge、対応チャネル、User Memory、state machinesは、それぞれの製品、アクセス、provider、releaseルールの範囲で提供されます。
• Flow製品はPreviewです。信頼性、recovery、スケジュール、負荷に関する未完了gateを、すでに実証済みとして扱ってはいけません。
• Team運営システムの高度なレイヤーは、限定的なearly-access検証向けに実装されていますが、完全なreleaseにはlive、負荷、同時実行、障害の証拠がまだ必要です。
• Storesと外部コマースconnectorsはPreviewで、販売者の範囲に限定されます。金銭、税、fulfillment、返金、紛争、顧客への責任は販売者が負います。

Agentsの一覧から始めないでください。所有者、証拠、安全な停止点がある反復成果から始めます。

1. 01
   反復業務に名前を付ける。

   trigger、期待成果、頻度、現在の所有者、失敗コスト、人が行う判断を記述します。

2. 02
   言語とルールを分ける。

   言語と判断が役立つ場所にはAgentを、経路を明示すべき場所には状態、triggers、検証、Flowを使います。

3. 03
   製品の所有者を選ぶ。

   アイデンティティ、作業、共同作業、コマースのどれを所有するかに応じてAgent、Skill、Flow、Team、Storeを選びます。

4. 04
   最小限の権限だけを接続する。

   必要なMCP toolsとデータだけを公開し、メモリを制限し、OAuthをテストし、重要な書き込み前に承認を要求します。

5. 05
   拡張前に測定する。

   次のプロセスやAgentを追加する前に、品質、例外、時間、コスト、顧客影響、Goal進捗を確認します。