ガイドとセンサー（guides and sensors）は、Birgitta Böckeler が コーディングエージェントのユーザーのためのハーネスエンジニアリング で提案する、コーディングエージェントの外側のハーネスのモデルにおける 2 種類の制御である。ガイド（フィードフォワード制御）はエージェントの振る舞いを予測し、エージェントが行動する 前に それを方向づけることを狙いとし、最初の試行でよい結果が得られる確率を高める。センサー（フィードバック制御）はエージェントが行動した 後に 観測を行い、エージェントの自己修正を助ける。どちらも 2 つの実行タイプのいずれかに属しうる。計算的（computational） なもの — 決定論的かつ高速で、CPU によって実行されるもの。テスト、リンター、型チェッカー、構造解析など — と、推論的（inferential） なもの — 意味解析、AI コードレビュー、LLM-as-a-Judge など、通常は GPU や NPU 上で実行され、より遅く、より高価で、より非決定論的なもの — である。
使われ方
同記事の例は 2 つの軸を組み合わせている。AGENTS.md やスキルに書かれたコーディング規約は推論的ガイドであり、OpenRewrite のレシピにアクセスできるツールは計算的ガイドである。モジュール境界に対して ArchUnit のテストを実行するフックは計算的センサーであり、レビュー指示を保持するスキルは推論的センサーである。センサーは、そのシグナルが LLM による利用に最適化されているとき — たとえば修正のための指示を含むカスタムのリンターメッセージ — に特に強力になると説明されており、著者はこれを好ましい種類のプロンプトインジェクションと呼んでいる。
計算的センサーは、エージェントと並行してあらゆる変更に対して実行できるほど安価かつ高速であり、一方で推論的な制御はコストと引き換えに、より豊かな方向づけと意味的な判断をもたらす。このモデルでは、人間は問題が繰り返し発生するたびにガイドとセンサーを改善することでエージェントを舵取りし、センサーはそのコストに応じて変更のライフサイクル全体に配置される。高速なものは統合の前に、より高価なものは統合の後に置かれ、一部はコードベースに対して、あるいは実行時に継続的に動作する。
適用される場面
このモデルは、エージェントの開発者が提供するハーネスではなく、コーディングエージェントの周囲に外側のハーネスを構築するユーザー向けに位置づけられている。このモデルは両方の種類の制御が存在することを前提としている。同記事によれば、フィードバックだけではエージェントは同じ誤りを繰り返し続け、フィードフォワードだけではルールを組み込みはしてもそれが機能したかどうかを知ることがない。どれだけ構築できるかはコードベースに依存する（ハーネサビリティ）。著者は、内部的なコード品質のためのセンサーが現時点で最も構築しやすく、機能的な振る舞いのためのセンサーはほぼ未解決のままであると報告している。この用語体系は 1 人の著者による提案であり、確立された標準ではなくメンタルモデルとして提示されている。