AIエージェントが毎回データを取りに行く設計の限界

AIエージェントが毎回データを取りに行く設計の限界 この記事は独立して読めます（約8分） 以前の記事「MCPの課題とナレッジグラフ」では、MCP/RAGアーキテクチャが抱えるscatter-gather問題（毎回バラバラのシステムに問い合わせて寄せ集める方式）を論じました。また「特許から読むDevRevの思想」では、その背景にある設計思想を特許から読み解きました。本記事ではその設計回答、すなわち「ではどう設計するか」を具体的に示します。 問題：PoCは動くが、本番では使われない 「AIエージェントのPoCは動いたのに、本番に出すと遅い・不正確・使われない」 日本のエンジニアと話すと、この話が繰り返し出てきます。技術的には確かに動いている。しかしユーザーからは「遅い」「答えが微妙にずれている」「信用できない」という反応が返ってくる。 原因の多くは、複数システムにまたがる質問に答えられない設計

[simplememofast]

毎回取得を前提に組むと結局遅い。どのデータを『既知のスナップショット』として固定するかの境界設計、実装パターン名つけてる事例ありますか？

[pmint]

低品質。リンクは切れている。AIに書き直してもらえば、読める文章にはなるだろう。