Agentlessとは何か？

Agentlessとは、特定の用途に特化させてLLMを使うなら、AIエージェントとして実装しない方が、速度も、性能も上がるという主張です。AIエージェントに振り切ってシステムを実装してみた結果、効率や安定性、コストの面でデメリットが大きかったようです。そのため、LLM（大規模言語モデル）を事前定義されたワークフローに組み込み、不要な部分を排除する「エージェントレス」のアプローチが進化してきました。

エージェントレスの利点：

簡便な導入と管理：エージェントが全てを制御することを避け、標準プロトコルや既存のAPIを使うため、導入コストが削減されます
安定性と効率性：LLMが自動で決定を行わず、予め定められたルールの下で動作するため、AIの暴走や不安定な動作を回避でき、特定のタスクでは非常に高いパフォーマンスを発揮します

エージェントレスは、特にシンプルなタスクにおいて、その効果を最大限に発揮します。これは、エージェントを使うよりもコストが抑えられ、スピードも速いため、企業にとっては運用面でのメリットが大きいといえます。

AIエージェントの限界とエージェントレスの再評価

AIエージェントの進化は、プログラミングやシステム管理の自動化に大きく貢献しましたが、その一方でエージェントの持つ複雑性、導入コスト、そして管理の手間が問題視されるようになりました。特に、大規模システムではエージェントの管理が煩雑化し、パフォーマンスに悪影響を与えることがあります。

その結果、シンプルかつ安定した運用が求められる場面では、エージェントレスのアプローチが有効であると再評価されるようになっています。エージェントレスの方法では、AIが特定のルールに従って処理を行うため、柔軟性はエージェントに劣るものの、タスクが限定的である場合には大きな利点となります。例えば、システムの監視やセキュリティ、ネットワーク管理といった場面で有効です。

「AIによってプログラミングが不要になる」という言説からの揺り戻し

一時期、生成AIの進化によって「プログラミングが不要になる」といった言説が広まりました。高度な生成AIがコードを自動生成し、プログラマが手動でコードを書く必要がなくなるので、特にNode-REDのようなビジュアルプログラミングは不要になると考えられていました。

しかし、実際には完全な自動化には多くの課題が残り、生成AIが万能ではないことが明らかになってきました。特に以下の点で生成AIの限界が浮き彫りとなりました。

複雑なタスクへの対応：生成AIが簡単なコード生成には向いているものの、複雑なシステムや特定の業務要件を満たすためには、依然として人間のプログラマによるレビューやカスタマイズが必要です
安定性と信頼性の問題：生成AIによって生成されたコードが常に正しいわけではなく、特にプロダクション環境での安定性やセキュリティの観点から問題が生じることがあります

このような背景から、再び「プログラミングの重要性」が見直され、Node-REDなどのツールが持つ直感的な操作性とAIの補完的な役割が強調されるようになっています。つまり、AIがプログラミングのすべてを肩代わりするのではなく、むしろNode-REDのようなビジュアルプログラミングの中で補助する存在としての位置づけが適切であるとわかってきました。

プログラミングと生成AIのこれから

生成AIの進化は、プログラミングやシステム開発の自動化を加速させていることに疑いはありません。しかし、エージェントレスのアプローチが見直されているように、AIの万能性に頼りすぎるのではなく、人間のプログラミング能力や既存のツールとのハイブリッドな使い方が今後も重要となるでしょう。

今後の展望としては、生成AIとプログラミングツールがより密接に統合され、人間とAIが協働して作業を行う時代が来る可能性があります。生成AIが自動的にコーディングする場面も増えますが、最終的な判断やカスタマイズは依然として人間の手に委ねられる場面も多いと予測されます。

エージェントレスのような動きは、その一例であり、効率化を追求しつつも安定性を重視する方向への揺り戻しを示しています。AIが進化しても、全てをAIに任せるのではなく、適切なバランスを保ちながら活用することが、成功の鍵となるでしょう。