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何を解決するか

一般モデルの重みと組織のプライベートで進化するプロセスデータの間のギャップに対処します。LLMは能力がありますが、特定の組織の業務を信頼性高く遂行するために必要な、具体的な運用状態、ローカルなオントロジー、品質基準、内部手順（"プロセスデータの氷山"）を欠いています。

どう動くか

モデル自体に注目するのではなく、このアプローチはモデルとコーディングエージェントをブラックボックスとして扱い、「ハーネス工学」に注目します——エージェントの周囲の環境を形作ることです。これは以下の方法で実現されます：

• コンテキストとツールのキュレーション：エージェントに意図を回復し、システムを操作するための必要な外部の制御手段を提供します。
• 非機能的要件のエンコード：信頼性、セキュリティ、パフォーマンスなどの品質属性と組織の意思決定を、コードリポジトリ内の検索可能なコンテキスト、例、実行可能な制約として表現します。
• 累積的判断：失敗、修正、ユーザーの反応から得た教訓をフィードバックループとして環境に取り込み、将来のエージェントの行動経路を改善します。
• ラストマイルデプロイ：実行時に組織のコンテキスト、能力、権限をエージェントに提供することを保証します。

対象となる人

システムの維持にコーディングエージェントを使用し、それらのエージェントが特定の組織基準、品質基準、内部運用知識に準拠することを確保したい組織および開発者です。

特徴

• 環境中心：モデルではなく、環境を形作ることでエージェントの出力を改善することに焦点を当てます。
• 非機能的要件をコードとして：組織の制約の全体をコードに取り込むことを目指します。
• 累積的整合性：組織の判断を累積的にし、エージェントが維持するアーティファクトが時間とともに整合性を保つようにします。
• エージェント対応ドキュメント：関連する引数、事例、証拠にエージェントをルーティングするための AGENTS.md ファイルを含みます。