AIネイティブ資産管理のArca、長期タスクを支えるエージェント設計を語る

AIネイティブな資産管理会社

Arcaは、ウェルスマネジメントサービスを提供する「AIネイティブ」な企業である。Aman Singh氏は同社のリードAIエンジニアで、AI Engineer New Yorkの講演とポッドキャスト収録に登場した。同社は直近のラウンドで4850万ドルを調達しており、General Catalystがリードし、Index VenturesとVenrockが参加した。

Singh氏によれば、同社ではエージェントがバックグラウンド業務の大部分を処理する。ただし、最終的な意思決定は人間のアドバイザーが行う体制を取っている。Singh氏はこの関係を「エージェントが人にプロンプトを出すことのほうが、人がエージェントにプロンプトを出すことより多い」と表現した。

最大10日間のタスクとメモリ

金融サービスにおけるAI活用の特徴の一つは、作業が長期にわたる点だとSingh氏は説明する。同社のエージェントのタスクは最大10日間におよぶことがある。ただし常時実行し続けるわけではなく、止まったり進んだりを繰り返し、その間に多くの関係者、意思決定ポイント、引き継ぎが存在するという。

このため同社は内部のメモリシステムを開発した。クライアントごとに、これまで何が起きたか、次に何を追跡するか、直近数日で何をする必要があるか、長期的に何を追うか、どのアクションを誰が担当するかを永続的に記録する。エージェントもこのメモリに情報を書き込む。

自社ハーネスでモデルを選択

ArcaはAnthropicやOpenAIなどフロンティアラボのモデルを利用しており、Claudeが主要なモデル提供元だという。同社は自社でハーネス（モデルをタスクに接続し、実行を制御する仕組み）を構築し、社内ベンチマークに基づいてタスクごとに最適なモデルを自動選択している。

マネージドなエージェントハーネスを使わず自社で持つことは、モデル提供元を必要に応じて変更できる柔軟性にもつながる。特定のベンダーに実装が固定されない構成だ。

決定論的な安全策とサンドボックス

金融サービスでは安全性が重要になる。Singh氏は、エージェントの役割を分析と解決策の提案に限定していると述べた。取引やその他の資金移動は人間のアドバイザーが処理する。

同氏によれば、安全制限はすべて完全に決定論的に実装されており、意思決定をエージェントの手から外している。エージェントが単独で実行できるツールやタスクはあるが、クライアントにリスクが及ぶものは含まれない。プロンプトインジェクションなど既知のAIセキュリティ問題に対する検証も行っている。

エージェント自体はサンドボックス化されていないが、計算にはサンドボックスを使う。さらに、サンドボックス内のコードが同社のデータにアクセスするための仕組みも用意している。エージェントが書いたコードを厳格な形式に変換し、コード自体は破棄したうえで、その形式にガードレールを適用してからバックエンドに到達させる。これによりエージェントはコードを使ってデータを集計・加工し、財務プランの作成などに利用できる。

人間のフィードバックで改善

Arcaは、人間のアドバイザーからのフィードバックとエージェントのトレースを組み合わせ、ハーネスの改善に役立てている。このデータを分析してハーネスへの変更を提案する「メタエージェント」を利用しているという。

現時点で公表されているのは同社の事例紹介の範囲であり、ハーネスの実装やベンチマークの詳細、ルーティングの精度は明らかにされていない。他の金融機関にそのまま当てはめられるかは判断できない。