エージェントのモデル配分は設定ファイルでなく子セッションの実行証跡で検証する
AIエージェント
可観測性
AI協働
運用
原則
役割別エージェント定義にモデルと reasoning effort を記載しても、それだけでは配分が実行時に適用された証拠にならない。オーケストレーションAPIが役割・プロファイルの選択子を持たない、または定義名とspawn処理が結び付いていない場合、子エージェントは親のモデル設定を黙って継承する。定義ファイル間の整合を調べる静的チェックがgreenでも、この到達不能は検出できない。
検証では、各役割を副作用のない最小タスクで一度起動し、子セッションの実行メタデータから実モデル、effort、role/profile、親セッションとの継承関係を読む。役割が未設定、または意図に反して親と同じ設定なら、モデル配分は未適用として扱う。タスク名を役割名と一致させるだけの暗黙選択も信用せず、同じ証跡で確認する。
運用時も、計画上の担当名ではなく実際のモデルとeffortを実測記録へ残す。役割別の速度・品質を比較するのは、このルーティング証明が取れた後に限る。証明できない実行経路では、明示的なプロファイル選択を持つAPIへ切り替えるか、モデルとeffortを明示した独立セッションを起動する。設定の宣言ではなく実行時の到達性を検証することが、サイレントな性能退行を防ぐ。