SANTISMM Labs · ハーネスエンジニアリング (Harness Engineering)

自律型エージェントのタクソノミー

6つの直交する軸と、多値のアクションサーフェス。各エージェントはベクトルであり、2つのエージェントを比較することは、どの座標が異なるかを確認することです。ガバナンスリスクはブランドではなく、座標の関数です。

データ · 2026年8月 · v1.1OpenAI · Anthropic · Google · Microsoft · Amazon · SpaceXAI · Nous · independents

自律型エージェントを位置づけるのに、ブランドは必要ありません。必要なのはその座標です。このタクソノミーは、各エージェントを6つの直交する軸と多値のアクションサーフェスに沿ってエンコードします。これにより、2つのシステムを比較することは、それらのベクトルのどこが異なるかを特定することに集約され、ガバナンスリスクはマーケティングではなく、それらの座標の関数になります。主要なすべての研究所(ラボ)およびオープンソースのフロンティアから24のエージェントをマッピングし、ハーネスレイヤーを意図的に切り離し、市場の形状を読み解きます。すなわち、ラボがどのセルを占めているか、商用製品がどこで持続的な自律性に移行したか、そしてガバナンスの境界線がどこにあるかを示します。

軸でフィルター

A
T
D
M
L
I
エージェントベクトルリスク
OpenClaw
Open source
A4T3D2M3L2I1
重大
Hermes Agent
Nous Research
A4T3D2M3L2I1
重大
Grok Bot
SpaceXAI
A4T3D2M3L1I1
重大
Kiro Crew
Amazon
A4T3D1M2L2I1
重大
Scout
Microsoft
A4T3D2M2L1I2
重大
Gemini Spark
Google
A3T3D2M2L1I1
重大
Daily Brief
Google
A3T3D1M2L1I1
重大
Copilot Studio agents
Microsoft
A3T3D1M2L2I2
ChatGPT Workspace Agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
OpenAI Presence agents
OpenAI
A3T3D1M2L1I2
Claude Cowork
Anthropic
A2T2D2M2L1I1
ChatGPT Work
OpenAI
A3T2D2M2L1I1
Copilot Cowork
Microsoft
A3T2D2M2L2I1
Manus
Manus AI
A3T2D2M2L2I1
Devin
Cognition
A3T2D1M2L1I1
Jules
Google
A3T2D1M2L1I1
Codex
OpenAI
A3T2D1M2L1I1
Claude Code
Anthropic
A3T2D1M2L1I1
Grok Build
SpaceXAI
A3T2D1M2L2I1
Amazon Q
Amazon
A2T2D1M2L1I1
Nova Act
Amazon
A2T2D2M1L1I1
Kiro
Amazon
A3T2D1M2L2I1
Sierra
Sierra
A3T3D1M2L2I2
Lindy
Lindy AI
A3T3D2M2L2I1
重大

ハーネスレイヤー — エージェントとして分類しないでください

Antigravity · GoogleAgent SDK · AnthropicAgents SDK / AgentKit · OpenAIBedrock AgentCore · AmazonAgent 365 + Agent Framework · Microsoft

ハーネスとは、モデルを取り囲む足場(コンテキスト、ツール、メモリ、評価)のことです。Spark = Gemini 3.5 Flash(モデル) + Antigravity(ハーネス)。A3·M2とA4·M3の間の距離は、モデルの距離ではなく、ハーネスの距離です。

ベクトル = A·T·D·M·L·I · リスク = band(max(1, A×T − 2 if I2)) · ▣ = 独自のアイデンティティ

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