エージェント型AIの設計：マルチエージェント・ワークフローのオーケストレーション
エージェントとは、計画し、ツールを呼び出し、結果を観察し、次の行動を決められる言語モデルです。プロンプトを数個つなぐのは簡単ですが、信頼性が高く、範囲が限定され、デバッグ可能なエージェントシステムを作るのはアーキテクチャの課題です。私たちの取り組み方を紹介します。
1. 分解：プランナーとワーカー
万能な単一エージェントではなく、責務を分割します。プランナーが目標をステップに分解し、専門ワーカーがそれぞれ固有のツールとプロンプトで狭いタスクを担います。これによりコンテキストは小さく保たれ、各エージェントを単体でテストでき、部分ごとに差し替え・スケールできます。
2. ツールは世界とのインターフェース
エージェントの能力はツール次第です。各ツールに明確なスキーマを与え、入出力を検証し、可能な限り冪等にします。ツール設計はAPI設計として扱いましょう。明確な名前、限定された範囲、有用なエラーメッセージがあれば、モデルは推測ではなく回復できます。
3. メモリと状態
短期の作業メモリ（現在タスクのスクラッチパッド）と、長期メモリ（事実や過去の結果。多くはRAG経由）を分けます。状態を永続化すれば、実行を一時停止・再開・監査できます。すべてを肥大化するプロンプトに詰め込むより、明示的な状態管理が勝ります。
4. ガードレールと制御
自律には限界が必要です。ステップ数と予算に上限を設けてループを防ぎ、リスクの高い操作は人間の承認を挟み、ツール権限は最小権限に制限します。エージェントが提案した行動は、実行前に検証します。信頼性はモデル単体ではなく、その周囲のハーネスから生まれます。
5. オブザーバビリティと評価
計画・ツール呼び出し・入出力・意思決定まで、あらゆるステップをトレースし、失敗を説明可能にします。ステップ単位の正しさだけでなく、実タスクの成功で評価し、敵対的チェックで「自信満々だが誤り」を捕まえます。実行あたりのコストとレイテンシは初日から計測します。
勝つパターンは、より大きなモデルではなく、より良いシステムです。小さく責務の明確なエージェント、きれいなツール、明示的な状態、確かなガードレール、そして深いオブザーバビリティ——それが印象的なデモを、信頼できるプロダクトへと変えます。