エンタープライズ自動化にはターミナルエージェントで十分

Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation

March 31, 2026

著者: Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar

cs.AI

要旨

デジタルプラットフォームと対話し、意味のある企業タスクを自律的に実行するエージェントの構築に対する関心が高まっている。これまでに、Model Context Protocol（MCP）のような抽象化に基づくツール拡張型エージェントや、グラフィカルインターフェースを介して動作するWebエージェントなど、様々なアプローチが探求されてきた。しかし、こうした複雑なエージェントシステムにはコストと運用上のオーバーヘッドが伴うため、その必要性については未だ不明確である。我々は、ターミナルとファイルシステムのみを備えたコーディングエージェントが、プラットフォームAPIと直接対話することで、多くの企業タスクをより効果的に解決できると主張する。この仮説を多様な実世界システムで評価した結果、これらの低レベルターミナルエージェントは、より複雑なエージェントアーキテクチャに匹敵するか、あるいはそれを上回る性能を示した。我々の知見は、強力な基盤モデルと組み合わされたシンプルなプログラム的インターフェースが、実用的な企業オートメーションには十分であることを示唆している。

English

There has been growing interest in building agents that can interact with digital platforms to execute meaningful enterprise tasks autonomously. Among the approaches explored are tool-augmented agents built on abstractions such as Model Context Protocol (MCP) and web agents that operate through graphical interfaces. Yet, it remains unclear whether such complex agentic systems are necessary given their cost and operational overhead. We argue that a coding agent equipped only with a terminal and a filesystem can solve many enterprise tasks more effectively by interacting directly with platform APIs. We evaluate this hypothesis across diverse real-world systems and show that these low-level terminal agents match or outperform more complex agent architectures. Our findings suggest that simple programmatic interfaces, combined with strong foundation models, are sufficient for practical enterprise automation.