01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
各エージェントに調査、計画、作成、検証などの役割を割り当て、統括役が仕事を配分する方式や、対等なエージェント同士が連携する方式があります。独立した課題を並行処理したり、異なる専門性やツールを使い分けたりできるため、広範な調査や複数領域にまたがる問題に適しています。一方、連携や結果統合が必要になり、単一エージェントより遅延、コスト、障害要因が増える場合があります。作業の依存関係が強い課題、全員が同じ文脈を共有すべき課題、単純な一段階の処理では適さないことがあります。
02 / IN PRACTICE
Multi-Agent Systemの活用例
たとえば、こんな場面で
市場動向を調べる場合、複数の調査エージェントに企業、技術、制度などの観点を分担させ、統括エージェントが各結果をまとめる使い方が考えられます。別のエージェントに出典との整合性を確認させる構成も可能です。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入前に、単一エージェントでは扱いにくい課題か、並行化できる作業があるかを確認します。役割の境界、共有する情報、結果の統合方法、停止条件、遅延や利用量も明確にすることが重要です。
参考資料
How we built our multi-agent research system （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）AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center （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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