企業がAIエージェントの導入を急ぐ中、モデルは方程式の一部に過ぎないことが明らかになっている。モデルの相互作用をスケジュールし、実行し、管理する層である「エージェントハーネス」が、実際のパフォーマンスを左右することが多い。本記事は、モデルアップグレードだけに注力する企業が、より大きなボトルネックであるデータ基盤を見落としていると主張する。ハーネスがストレージやクエリエンジンと密結合されたデータネイティブなエージェントアーキテクチャは、レイテンシを減らし、コンテキスト精度を向上させ、より確実にスケールできる。エンジニアリングリーダーにとって、これは「どのモデルか」から「どのようにデータを供給しオーケストレーションするか」への議論の転換を意味する。実践的な教訓は、データ配管とエージェントオーケストレーションへの投資が、次のモデルリリースを追うよりも高いリターンをもたらす可能性があるということだ。
企業のAIエージェントはモデル性能だけでなく、オーケストレーションとデータ基盤の弱さで失敗することが多い。この分析では「エージェントハーネス」の概念と、データネイティブ設計が次の競争フロンティアである理由を探る。