AIエージェントはどう進化するか|LLM+ツールから専用ミドルウェア層へ、MCP・A2A標準化の流れ【2026年】

トピック解説

仮説

AI Agent は 「LLM + ツール」段階から「Agent 専用 middleware 層」段階 に進化する。Google Remy リーク、A2A / MCP / x402 プロトコル標準化、Agent Observability の APM 化が同時並行で進行。

Phase 1 (2023-2024): LLM + Tool Use

  • ChatGPT Function Calling, LangChain
  • 単一エージェント、人間が監督

Phase 2 (2025): Multi-Agent + RAG

  • AutoGen, CrewAI 等のフレームワーク
  • 複数エージェント協調、Vector DB ベース RAG

Phase 3 (2026 H1 — 現在): Agent Middleware Layer

  • Google Remy: 3 層構造(Application / Orchestration / Foundation)
  • Honeycomb Agent Observability: APM の Agent 版
  • Agent Harness (OpenClaw): 複数エージェント統合実行
  • MCP / A2A / x402: 相互運用標準化
  • Eval Engineering: 専門職化

Phase 4 (2026 H2 予測): Runtime Self-Improvement

  • Anthropic Mythos / Dreaming: デプロイ後の継続学習
  • Recursion (YC): “Recursion Is The Next Scaling Law In AI”

Phase 5 (2027+ 予測): Autonomous Economic Agents

  • USDC / Lightning による Agent 間決済
  • Agentic Marketplace + Universal Cart 標準化
  • Eris (Ethereum L2 for Agents)

根拠データ

観察 Source
Karpathy: “Vibe Coding → Agentic Engineering” Sequoia 2026-04-29
Google Remy リーク The New Stack
Honeycomb Agent Observability HPCwire
Anthropic Mythos / Dreaming Forbes JAPAN
Agentic AI Foundation +43 社 AI-News-Digest_20260519

関連

  • 関連 Topic: AI Agent Landscape | LLM Model Landscape
  • 関連 Person: Andrej Karpathy | Dario Amodei

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