AIエージェントを本番運用する企業で、従来の混乱（カオス）エンジニアリングの枠組みに当てはまらないインシデントが増える恐れがあると、Sayali Patil氏は指摘しました。エージェントは異常を検知すると、状況に応じてサービス再起動やトラフィック切り替え、設定変更などを実行しますが、SLOの燃焼率確認やブラスト半径計算、人の判断が入らないためです。Patil氏は、例えばマイクロサービスのレイテンシ上昇に対し再起動を行っても、他サービスがピークトラフィック対応中で接続プールが高負荷、依存DBがバックグラウンド処理中といった前提が欠けると、再起動が「連鎖」を引き起こすと述べました。結果として、障害はサービス再起動やレイテンシとして記録され、エージェントが原因だった事実がポストモーテムに反映されないケースがあるとしています。PwCの調査では79％がAIエージェントを本番投入し、Gartnerはエージェント型AIの導入が進む一方でリスク統制不備で計画が中止される可能性も警告しています。対策として、エージェントの行動もカオス実験と同じ「吸収能力」を示す共通の信号層に登録し、レジリエンス予算で許容量を管理し、曖昧な場合は人へエスカレーションする必要があると結論づけています。
参照元：2026/05/25 「AI agents are quietly generating chaos engineering failures enterprises don’t track yet」 https://venturebeat.com/orchestration/ai-agents-are-quietly-generating-chaos-engineering-failures-enterprises-dont-track-yet
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