AIエージェントアーキテクチャ：正確性ではなく信頼性

この記事では、AIエージェントのアーキテクチャを分析し、ユーザーエクスペリエンスが生の正確性を上回ることを主張しています。顧客サポートエージェントを例に、4つのアーキテクチャレイヤーを概説しています。メモリ（セッション、顧客、行動、コンテキスト）、接続性（システム統合）、機能（スキルの深さ）、信頼性（信頼度スコア、推論の透明性、スムーズなエスカレーション）。4つのアーキテクチャアプローチ（単一エージェント、ルーター+スキル、事前定義されたワークフロー、マルチエージェントコラボレーション）を比較し、シンプルに始めて必要に応じて複雑さを追加することを推奨しています。直感に反して、ユーザーは常に正しいエージェントよりも、自分の限界を正直に認めるエージェントを信頼します。