エグゼクティブサマリー

この用語集は、ハーネスエンジニアリング (Harness Engineering) ハンドブックおよび広範な Santismm ナレッジプラットフォーム全体で使用される用語の標準的なリファレンスです。定義は明確で、機械的に抽出可能であり、直接引用されることを意図しています。用語に専用の章がある場合、そのエントリは該当する章を指し示します。

定義

以下は、このコーパス全体で使用される用語の標準的な定義です。用語は読みやすさのためにグループ化されており、グループ内では概ね基礎的なものから専門的なものの順に並んでいます。

コア概念

Agent（エージェント）: 言語モデルをループ内で使用して目標を追求し、停止条件が満たされるまで観察に基づいてどのアクション（ツール呼び出し）を実行するかを決定するシステム。
Agentic system（エージェンティックシステム）: 1つ以上のエージェントによって動作が駆動されるソフトウェアシステムであり、それらの信頼性を確保するために必要な周囲のすべての足場（スキャフォールディング）を含みます。
Harness（ハーネス）: モデルの周囲に構築されたエンジニアリングされた足場（メモリ、ツール、プランニング、オーケストレーション、オブザーバビリティ、評価、ガバナンス、セキュリティ）であり、生のモデルを信頼性の高いエージェンティックシステムへと変換します。
Harness Engineering（ハーネスエンジニアリング）: ハーネスの設計と運用を通じて、エンタープライズ環境向けの信頼性の高いエージェンティックシステムを構築することを担う、新興の専門分野。
Model / LLM（モデル / LLM）: 推論と生成を行う基盤となる大規模言語モデル。ハーネス内では、強力ではあるが非決定論的で操作可能なコンポーネントとして扱われます。
Autonomy gradient（自律性グラディエント）: 完全に自律的な状態からHuman-in-the-loop（人間が介在する状態）までの制御モードのスペクトラムであり、ポリシーによってアクションクラスごとに割り当てられます。
Blast radius（影響範囲）: アクション（または侵害されたエージェント）が引き起こす可能性のある最大の被害。制限すべき核心的な量。

ツールとアクション

Tool（ツール）: エージェントが世界を観察または世界に影響を与えるために呼び出すことができる関数または機能（検索、コード実行、API呼び出し、データベースクエリ）。
Tool call / function call（ツール呼び出し / 関数呼び出し）: 引数を指定してツールを呼び出すための、モデルからの構造化されたリクエスト。
Effector（エフェクター）: 外部システムに副作用をもたらすツール（送信、書き込み、転送など）。
Idempotency（べき等性）: 操作を複数回実行しても、1回実行した場合と同じ効果を持つという性質。安全な再試行や再開に不可欠です。
Side effect（副作用）: ツール呼び出しによって生じる、外部から観察可能な変化。
Allowlist（許可リスト）: 許可されたアイテム（ツール、送信先など）の明示的なセット。セキュリティに敏感な選択における安全なデフォルト。

メモリとコンテキスト

Context window（コンテキストウィンドウ）: 1回の推論でモデルが処理（アテンド）できるトークンの制限された範囲。
Memory（メモリ）: ステップやセッションをまたいで情報を永続化および取得するハーネスレイヤー（短期、長期、エピソード、意味）。
RAG (Retrieval-Augmented Generation): 推論時に関連する取得コンテンツをモデルに提供することで、その出力をパラメータメモリだけに頼るのではなく、コーパスに根ざしたもの（グラウンディング）にすること。
Embedding（埋め込み）: 検索における意味的類似性検索に使用されるテキストのベクトル表現。
Vector store（ベクトルストア）: 埋め込みに対する最近傍探索に最適化されたデータベース。
Grounding（グラウンディング）: 生成された主張を、取得された引用可能な証拠に結び付けること。
Context engineering（コンテキストエンジニアリング）: 各ステップでコンテキストウィンドウにどの情報を正確に入力するかを決定するプラクティス。

プランニング

Goal（目標）: 明示的な成功基準を持つ、望ましい最終状態。
Plan（プラン）: 目標を達成することが期待される、順序付けられた、または部分的に順序付けられたタスクのセット。
Decomposition（分解）: 目標をサブタスクに分割すること（PAT-010、HRN-009を参照）。
DAG (Directed Acyclic Graph): タスクの依存関係を捉え、並列性を明らかにするプランの表現。
Replanning（再プランニング）: 失敗、新しい情報、または制約の変更に応じてプランを修正すること。
Termination criteria（終了基準）: エージェントを安全に停止させる予算と条件（ステップ数、時間、コスト）。

オーケストレーション

Orchestration（オーケストレーション）: エージェントとツールの間で実行を駆動するハーネスレイヤー（HRN-010を参照）。
Topology（トポロジー）: エージェントの配置（シングル、パイプライン、スーパーバイザー/ワーカー、またはネットワーク）。
Supervisor (orchestrator) agent（スーパーバイザー（オーケストレーター）エージェント）: プランを作成し、ワーカーエージェントに委任するエージェント（PAT-002を参照）。
Worker agent（ワーカーエージェント）: 委任されたサブタスクを実行する特化型エージェント（PAT-005を参照）。
Routing（ルーティング）: 状態に基づいて次のエージェント、ツール、または分岐を選択すること。
Handoff（ハンドオフ）: あるエージェントから別のエージェントへの制御とコンテキストの転送。
State machine（ステートマシン）: 実行を制御する、状態と管理された遷移の明示的なグラフ。
Durable execution（耐久性のある実行）: 障害が発生しても進捗がチェックポイントされ、再開可能なワークフローセマンティクス。
Saga（サガ）: 失敗時に部分的な作業を取り消すための補償アクションを伴う一連の操作。

ガバナンスとセキュリティ

Governance（ガバナンス）: ポリシー、承認、およびガードレールを適用するランタイムハーネスレイヤー（HRN-008を参照）。
Policy-as-code（ポリシー・アズ・コード）: 宣言的、バージョン管理可能、かつテスト可能な形式で表現されたガバナンスルール。
PEP / PDP: Policy Enforcement Point（ポリシー適用ポイント：アクションをインターセプトする）および Policy Decision Point（ポリシー決定ポイント：ポリシーを評価する）。
Guardrail（ガードレール）: エージェントの動作を制限する、入力または出力に対するランタイムチェック。
Approval gate（承認ゲート）: 人間またはより高い権限を持つ意思決定を待つ間、実行を一時停止するコントロール（PAT-001を参照）。
Least privilege（最小権限）: 各エージェントにそのタスクに必要な最小限の権限を付与すること。
Agent identity（エージェントアイデンティティ）: 各エージェントに対する、個別の、帰属可能な、スコープ定義された、取り消し可能なプリンシパル。
Prompt injection（プロンプトインジェクション）: エージェントの指示や目標を乗っ取る、信頼できないコンテンツ。
Indirect prompt injection（間接的プロンプトインジェクション）: エージェントが取得するデータを介して配信されるインジェクション。
Data exfiltration（データ漏洩）: エージェントの出力またはツールの引数を介した、機密データの不正な外部流出。
Lethal trifecta（リーサル・トライフェクタ）: プライベートデータへのアクセス、信頼できないコンテンツへの露出、および外部通信機能の危険な組み合わせ。
Sandbox（サンドボックス）: 信頼できないツールやコードを実行するための、隔離され、リソースとネットワークが制限された環境。
DLP (Data Loss Prevention): 送信ペイロード内の機密データを検出してブロックするコントロール。

オブザーバビリティと評価

Observability（オブザーバビリティ）: トレース、ログ、メトリクスを通じてエージェントの動作を検査可能にするハーネスレイヤー（HRN-006を参照）。
Trace（トレース）: 単一のエージェント実行のエンドツーエンドの記録。
Span（スパン）: トレース内の時間計測された単一の作業単位（1つのツール呼び出し、1つのモデル呼び出しなど）であり、分散トレーシングの構成要素。
Evaluation (eval)（評価 / エバル）: エージェントの品質、安全性、および信頼性の体系的な測定（HRN-007を参照）。
LLM-as-judge（評価者としてのLLM）: ルーブリックに照らし合わせて、別のモデルの出力をスコアリングするためにモデルを使用すること。
Groundedness（正確性）: 生成された主張が、提供された証拠によってどの程度裏付けられているかの度合い。
Regression suite（回帰テストスイート）: 品質の低下を検出するために、変更のたびに実行される評価ケースの固定セット。
Eval-driven development（評価駆動開発）: 測定可能な評価ハーネスに照らし合わせてエージェントを構築および変更すること。

プロトコルと標準

MCP (Model Context Protocol): 標準化されたインターフェースを介してモデル/エージェントをツールやデータソースに接続するためのオープンプロトコル。
Tool schema（ツールスキーマ）: モデルがツールを呼び出すために使用する、ツールの名前、引数、および説明の型定義された宣言。
llms.txt: 厳選されたエージェントフレンドリーなコンテンツのインデックスを提示する、サイトレベルのMarkdownファイルの提案された規約。
JSON-LD: ディスカバリーレイヤーでドキュメントを機械可読にするために使用される構造化データフォーマット。
NIST AI RMF / ISO 42001 / EU AI Act: エンタープライズハーネスが満たすべき主要なAIリスク、マネジメントシステム、および規制の枠組み（HRN-014、GOV-001を参照）。

FAQ

Q: 定義はどこから引用すればよいですか？ A: 用語名に HRN-013 を添えて引用してください。用語に専用の章がある場合は、詳細についてその章を引用することをお勧めします。

Q: 必要な用語が見当たりません。どうすればよいですか？ A: 適切なグループに簡潔な1文の定義を追加し、専用の章が存在する場合はそのリンクを貼ってください。