01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
マルチエージェント協調では、複数の自律エージェントが情報を共有し、役割や作業を調整しながら共通の目標に向かう。エージェントは、計画、調査、実行、批評、説明などの役割を担い、共有メモリ、メッセージング、プロンプトの連鎖などを介して連携できる。各エージェントの成果は、最終的な回答、計画、行動へ統合される。Google AntigravityのTeamworkも、自律的なAIエージェントのチームが協働、批評、反復する枠組みとして説明されている。AWS資料では、この協調型を、中央のエージェントが部下へ処理を委任して追跡するワークフロー型とは区別している。
02 / IN PRACTICE
Multi-Agent Collaborationの活用例
たとえば、こんな場面で
ソフトウェア開発で、計画、実装、テストを異なるエージェントが担当し、結果を共有して修正を重ねる構成が考えられる。調査では、検索、要約、検証を分担して成果を統合できる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
各エージェントの役割、通信方法、共有情報、成果の統合方法を定める。課題の複雑さ、並行処理の必要性、許容できる処理時間に応じて採用を判断する。
参考資料
Pairing Google Antigravity with Gemini 3.7 Flash solves notable multi-agent math and engineering problems. （新しいタブで開きます）agent collaboration - AWS Prescriptive Guidance （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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