AIエージェントのルールをハードコードしない：Policy / Effect Catalog の versioning 設計
Zenn / 2026/5/5
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep Analysis
要点
- AIエージェントの意思決定ルールをコードにハードコードせず、Policy/Effect Catalogとして分離して管理する設計思想を示している。
- Policy（許可/禁止などの判断基準）とEffect（実行結果や副作用）をカタログ化し、変更を運用・更新しやすくすることで保守性を高める。
- ルールのバージョニングを設計し、エージェントの挙動が時間とともに安全・確実に更新されるようにするアプローチを説明している。
- エージェントの振る舞いを「仕様の更新」として扱い、開発サイクルと運用サイクルを切り分けることでリスク低減を狙う。
はじめに
LLM や AI エージェントを本番の業務フローに入れると、だんだん次のような考慮事項が増えていきます。
この action は自動実行してよいのか
この処理は support-only なのか effect-bearing なのか
この effect は rollback できるのか
human review は必要なのか
どの role の承認が必要なのか
どの receipt が揃っていれば実行してよいのか
入力が partial のとき、どこまで進めてよいのか
policy が変わったら、処理中の case はどう扱うのか
最初は if 文で十分に見えます。
i...
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