エージェント型フライホイールとは、ソフトウェアエンジニアリングのループにおける人間とエージェント において、ヒューマン・オン・ザ・ループ のさらに先にあるレベルである。そこでは人間はエージェントのハーネスを手作業で改善するのではなく、エージェントにそれを管理・改善させる。エージェントには、ループがどのように機能しているかを評価するのに必要な情報が与えられ、各ワークフローステップの結果をレビューし、その結果を改善しうるワークフローの上流部分のいずれかに対して改善を推奨する。こうして、記事の言葉を借りれば、エージェントのハーネスが「自分自身を改善するための推奨を生成する」ようになる。
用法
記事がシグナルの出発点とするのは、すでにハーネスに組み込まれているテストと評価である。記事は、シグナルが豊かになるほどフライホイールは強力になると示唆しており、その例として、パフォーマンスを測定し障害シナリオを検証するパイプラインのステージや、本番環境からの運用データ、ユーザージャーニーのログ、商業的な成果を挙げている。
適用される場面
記事は、これを段階的に導入していくものとして説明している。人間はまず推奨を対話的に検討し、エージェントに具体的な変更を実装するよう指示するか、あるいはエージェントに推奨をプロダクトバックログに追加させ、優先順位づけとスケジューリングを経たうえで、自動化されたフローの中でエージェントに適用・テストさせる。信頼が高まるにつれて、エージェントは自らの推奨をリスク、コスト、便益の観点から採点できるようになり、特定のスコアを持つ推奨は自動的に承認・適用されるかもしれない。著者は、標準的で頻繁に行われる作業については、改善ループが収穫逓減に達すれば、これは最終的にヒューマン・アウト・オブ・ザ・ループとほとんど変わらない姿になるかもしれないと考えているが、それによって継続的に自らを改善する、堅牢で「おそらくは反脆弱ですらある」システムが得られると論じている。これは一人の著者による将来を見据えた提案であり、測定された結果の報告ではない。