エージェントはモデルではない：ハーネスと推論サービスの違いを解説

人々はしばしばClaudeを単一の存在として話しますが、AIエージェントは3つの異なる層からなるスタックです。この違いを知ることで、デバッグにかかる時間を大幅に節約できます。何か問題が発生したとき、モデル、サービス、またはその周囲のロジックのどこに原因があるかを判断する必要があります。

3つの層

• モデル — 入力トークンを出力トークンに変換する数学的関数。例：Sonnet、Opus、Gemini。
• 推論サービス — モデルを実行し、使用状況を追跡するホスト型サービス。例：AWS Bedrock、AnthropicのAPI。
• ハーネス — 入力を整形し、出力を解釈し、外部世界と接続するロジック。これにはMCPやスキルが含まれます。モデルはこれらを本質的に認識していません。

まとめると、エージェントシステムは、モデルを実行する推論サービスを呼び出すハーネスです。それだけです。

実際の分類

同じモデル（例えばSonnet）でも、ハーネスによって動作が異なることがあります。なぜなら、ハーネスが入力を整形し、出力を解釈するからです。そのため、Claude CLIでうまくいくプロンプトがCursorでは機能しないことがあります。

このメンタルモデルでのデバッグ

• 回答がおかしい？ ハーネスを確認しましょう。十分なコンテキストを提供していないかもしれません。
• 遅い、または費用が高い？ 推論サービスを確認してください。料金とパフォーマンスはそこにあります。
• 予期しない出力？ モデルが間違っているのか、それともハーネスがゴミを渡しているのか？

記事はまた、モデルが賢くなるにつれて、一部のハーネスロジック（MCPやスキルなど）が時代遅れになる可能性があると指摘しています。つまり、現在のハーネスの構築方法は将来通用しないかもしれません。

次回「モデルがXをした」と言うとき、立ち止まって考えてみてください：それはモデルなのか、それともそれを調整したハーネスなのか？