一つのチャットボットを構築することは、本当の進歩のように感じられます。FAQに答えたかと思えば、次はリードの選別、デモの予約、チケットのエスカレーション、そして社内ツールのやりくり。亀裂が入るのも早い。
エンタープライズ・チャットボットがより複雑な責任を担うようになるにつれ、より明確な役割定義、より深い連携、システム間でのよりスマートなタスク委譲へのシフトが見られる。
その時点で、あなたが作ったチャットボットがどれだけ賢いかはもはや問題ではありません。どれだけ多くの仕事を同時にこなせるか、そしてその切り替えがどれだけ上手か、ということなのだ。問題は知性ではない。協調性だ。
そこでAIエージェント・オーケストレーションの出番となる。これは、1つの全知全能のボットを構築することから、それぞれが明確な役割を持ち、すべてが同期して動作する、小規模で専門化されたエージェントのシステムを設計することへとシフトすることである。
1つのチャットボットでできることの限界にぶつかっているのは、あなただけではありません。このガイドでは、エージェントオーケストレーションの意味、その仕組み、そして、専用のフレームワークからモジュール化されたワークフローまで、連携したAIシステムの構築の始め方について説明します。
AIエージェントのオーケストレーションとは？
ほとんどのチャットボットはシングルエージェントシステムとしてスタートする。質問に答え、APIを呼び出し、フォームを処理し、コンバージョンするようにユーザーを誘導する。最初は効率的に感じます。
しかし、ユースケースが拡大するにつれて、その単一エージェントモデルは崩れ始める。ボットは、明確な構造を持たない何でも屋になる。ボットは役割とコンテキストを同時にこなし、いくつかの明確な方法で負担を感じ始める：
- フローのデバッグとメンテナンスが難しくなる
- プロンプトが長くなり、管理が難しくなる
- ボットのどの部分が何を担当しているのかは不明だ。
- 新しいユースケースを追加することは、すでに機能しているものを壊す危険性がある。
これは単なる技術的負債ではなく、設計上の問題だ。一人のエージェントが多くのエージェントの仕事をこなすことを期待し、そのためにスピードが低下しているのだ。
AIエージェントのオーケストレーションは、複数の専門エージェントに責任を分担させることでこれを解決する。各エージェントは、プランニング、リサーチ、データ取得、ユーザーとの対話といった単一のタスクに集中し、中央のコントローラーが誰がいつ行動するかを決定する。
シングルエージェントとマルチエージェントという、AIの相互作用を扱うこの2つのアプローチの違いは、単にアーキテクチャ上のものだけではない。戦略的なものだ。一方は複雑さとともにスケールし、もう一方は複雑さのもとで壊れることを決定する。
以下は、より重要なベンチマークにおける2つのシステムの比較である：
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シングルエージェントとマルチエージェントという、AIの相互作用を扱うこの2つのアプローチの違いは、単にアーキテクチャ上のものだけではない。戦略的なものだ。一方は複雑さとともにスケールし、もう一方は複雑さのもとで壊れることを決定する。
以下は、より重要なベンチマークにおける2つのシステムの比較である：
How does agent orchestration work?
オーケストレーテッド・システムでは、1つの大きなチャットボットを書くのではなく、それぞれが1つの責任を処理するエージェントのセットを設計することになります。各エージェントがスペシャリストのように振る舞うことで、チャットボットをチームに変えると考えてください。
このシステムの中心には、どのエージェントがどの瞬間にタスクを処理すべきかを決定するコントローラがある。このコントローラは、ルールベースであったり、完全に自律的であったり、その中間であったりする。その仕事は単純で、タスクをルーティングし、ステートを追跡し、エージェントがお互いにつま先を踏まないようにすることだ。
各エージェントは、狭く、自己完結するように設計されている。要約を生成したり、外部ツールを呼び出したり、ユーザ入力を検証したり、次に何をすべきかを決定したりします。あるものはリアクティブ（呼び出されるのを待つ）であり、他のものはフォローアップアクションをトリガーすることができます。
指揮者がオーケストラの楽器の合図を出すように、コントローラーはその間を移動する。
ここではコンテキストが重要だ。システム全体は、エージェント間を流れるメモリ（通常はJSONオブジェクトかセッションステート）を共有する。各エージェントは、このコンテキストから読み込み、自分の役割が終わるとコンテキストに書き戻します。コントローラは、更新されたコンテキストを使用して、次に何が起こるかを決定します。
例えば、旅行計画ボットの場合：
- ユーザーエージェントは会話を処理し、プリファレンスを収集する。
- リサーチ・エージェントはフライトとホテルのオプションを見つける。
- プランナー・エージェントは旅程を組み立てる。
- 実行部隊は必要なものを予約する。
どのエージェントも全体像を把握していないが、その必要はない。ルーター・エージェントは、一歩一歩、彼らの足並みを揃えていく。結局のところ、オーケストレーションは、応答するだけのチャットボットから、社内で協力して物事を成し遂げるチャットボットへとスケールアップする方法なのだ。
AIエージェントのオーケストレーションのためのトップ5ツール
複数のエージェントの協力が必要だとわかったら、問題はこうなる：何を使って構築すべきか？エージェントのオーケストレーションに関するツールは、急速に進歩しており、そのすべてが本番環境に対応しているわけではない。
あるプラットフォームは、スピードと視覚的なワークフローを追求している。また、低レベルのコントロールは可能だが、オーケストレーションは完全にお任せというものもある。また、柔軟性を失うことなく、素早く動くのに十分な抽象度を提供する、中間的なプラットフォームもある。
ここでは、エージェント・システムの構築に最も役立つと思われるツールのトップ5を紹介する：
1.Botpress
Botpress は完全なエージェントプラットフォームであり、モジュール化されたエージェントワークフローを設計し、特定の役割を割り当て、中央のルータを通してそれらをオーケストレーションすることができます。各ワークフローは、スタンドアロンエージェントのように動作し、コンテキスト、ユーザー入力、またはビジネスロジックに基づいて、制御がいつ移行するかをあなた（または自律ノード）が決定します。
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その特長は、アイデアから実用的なシステムへと素早く移行できることだ。エージェントは、その場でコードを書いて実行し、外部APIを使用し、ツールの使用を動的に連鎖させることができます。あなたは、単にフローを構築しているのではなく、エージェント内に存在するロジックを構築しているのです。
インフラを再構築することなく、柔軟性を求める開発者のために構築されています。サポート、スケジューリング、オンボーディング、または社内オペレーションにエージェントをデプロイしている場合、それは邪魔にならず、出荷することができます。
主な特徴
- モジュラーワークフロー：各エージェントは、分離された再利用可能なパイプラインとして構築されます。
- 中央ルーティング：エージェントのハンドオフとロジックを編成するビジュアルルータ
- ダイナミックなツールの使用：リアルタイムでコードを実行し、外部APIを呼び出す
- LLM：OpenAI Claudeのようなトップクラスの基礎モデルと互換性がある
- APIファースト：エージェントの公開やCRM、Webhookなどとの接続が容易
価格設定：
- 無料プラン：月額0ドル、ビジュアルビルダーと利用ベースのAI付き
- Plus プラン：月額89ドル、アナリティクスとブランディング削除付き
- チームプラン: 月額495ドル（コラボレーションツールと役割ベースのアクセス権付き
2.クルーAI
CrewAIは、オーケストレーションは必要だが、オーケストレーションエンジン全体を構築したくないというスイートスポットを突いている。CrewAIは、チームというメタファーに基づいて設計されている。役割を定義し、目標を割り当て、エージェントにツールとメモリを与える。役割を定義し、目標を割り当て、エージェントにツールとメモリを与える。
最も優れている点は、いかに早く何かを動かすことができるかということだ。数分以内にプランナー、リサーチャー、エグゼキューターを立ち上げ、構造化されたステップで互いに会話させることができる。
カスタム・ワークフローはまだ少しハックする必要があるなど、完璧とは言えないが、ほとんどのユースケースで高速に動作する。AutoGenがプロトコルをプログラミングするような感覚なら、CrewAIは分隊とミッションを遂行するような感覚だ。
主な特徴
- 役割ベースのアーキテクチャ：各エージェントには、タイトル、目標、ツール、オプションのメモリがあります。
- 簡単な委任：ビルトインのプランナーエージェントが目標に基づいてタスクの順序を決める
- ツールの統合：関数呼び出し、APIリクエスト、ブラウザベースのツールをサポート
- 共有メモリー：エージェントは共有コンテキストを参照し、貢献できる
価格設定：
- フリープラン：オープンソース、ライセンス費用なし
- エンタープライズ：未公開 - ホスト型製品の成熟に伴い、有料プランが登場予定
3.OpenAI エージェントSDK
以前はOpenAI Swarmと呼ばれていたOpenAI Agents SDKは、OpenAIファーストパーティエージェントインフラへの最初の本格的な一歩です。開発者がOpenAI モデルを使用して、構造化されたマルチエージェントワークフローを構築できるように設計されており、ハンドオフ、ツール、メモリがフレームワークに組み込まれています。
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各エージェントには指示、ツール、ガードレールが用意され、あなたはエージェント同士がどのようにタスクを受け渡すかを指揮する。まだ初期段階だが、体験は洗練されている。ビルトインのトレース、コンテキスト管理、そして別々のフレームワークをつなぎ合わせることなく本番で使えるアシスタントを作成する機能がある。
すでにOpenAIAPIを使用していて、AIエージェントを構築するために緊密に統合された、意見交換可能な方法を求めているなら、このSDKはあなたに強固な基盤を提供します。
主な特徴
- エージェントの役割：各エージェントの指示、ツール、権限の設定
- ハンドオフ：組み込みのロジックを使ってエージェント間の制御を渡す
- トレース：ビジュアルインスペクションによるマルチエージェントワークフローの追跡とデバッグ
- ガードレール：入力と出力に対する検証の強制
価格設定：
- SDK：MITライセンスの下、フリーでオープンソース
- 利用コスト：OpenAI APIの使用ごとに支払う（GPT、ツールコール、ベクターストレージなど）
- ツールの例コード・インタープリタ: $0.03/使用、ファイル検索: $2.50/1kツール・コール
4.オートジェン
AutoGenは、"ツールを使ったシングルエージェント "のアプローチを卒業し、複数のエージェントが互いに会話し、状態を推論し、チームとしてタスクを完了させるシステムが必要な場合のためのものです。AutoGenはMicrosoftによって開発され、エージェントベースのワークフローを構造化された会話として設計するのに似ています。
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初心者にやさしくありません。エージェント、その役割、誰がいつ話すか、どのようにメッセージを渡すか、いつ停止するかなど、あらゆる部分を配線する必要があります。しかし、透明性と完全な制御を必要とする本格的なステートフルAIシステムに取り組んでいるのであれば、AutoGenは必要な構成要素を提供してくれます。
研究チームや上級ビルダー、複数のAIエージェントにわたる複雑な推論をモデル化しようとしている人に最適です。チャットボットを設定する」のではなく、「インテリジェンスのプロトコルを設計する」のです。
主な特徴
- 会話型エージェントグラフ：エージェントは静的なチェーンではなく、構造化されたメッセージングフローを介して通信する
- オーケストレーション・コントロール：ターンテイク、メモリスコープ、タスクの境界を定義します。
- トレースとデバッグ：組み込みのトレース機能により、マルチステップタスクにおける各エージェントの貢献度を検査することができます。
- ツールの使用: エージェント間でのカスタムツールや関数の呼び出しをサポート
価格設定：
- フリー＆オープンソース（MITライセンス）
- あらゆるLLM エンドポイントで動作OpenAI、Azure、ローカルモデル）
5.ラングチェーン
LangChainエージェントは、エージェントが各ステップで使用するツールを選択するロジック駆動型ワークフローを構築できます。ゴールを定義し、検索、コード実行、APIのようなツールをプラグインし、タスクを通して推論させます。
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最も柔軟なセットアップのひとつだが、非常にコードファーストでもある。メモリ、フロー制御、エラー処理は自分で行う。また、視覚的なオーケストレーションのためのグラフビルダーを導入しているが、完全なエージェント操作やエージェントの動作の明確な可視化にはまだ十分ではない。
LangChainはフルカスタマイズが可能で、手作業でつなぎ合わせることに抵抗がなければ理想的だ。パワフルだが、力仕事も必要だ。
主な特徴
- 動的なツール使用：エージェントは入力に基づいて起動するツールを決定する
- メモリーのサポート：長時間の会話のためのコンテクストメモリーの追加
- LangSmithの統合：マルチステップ実行のトレース、デバッグ、監視
- 高い拡張性：コンポーネントのオーバーライドやツールのプラグイン
価格設定：
- LangChainフレームワーク：フリー＆オープンソース
- LangSmith（オプション）：有料デバッグ・評価ツール
- 使用コスト：使用するモデルやサードパーティ製ツールによる
エージェント・ワークフロー構築の教訓
ほとんどのエージェントフレームワークでは、オーケストレーションはいくつかのフローを接続し、メモリを受け渡すだけのように感じられます。しかし、ひとたびライブロジックを実行するエージェントが複数になると、物事は予想外の方法で壊れ始める。
ハンドオフが面倒になる - コンテキストが漏れる。エージェントは同じことを繰り返す。そして最悪なのは、手遅れになるまでシステムがどこで壊れたのかわからないことだ。
いくつかの壊れたシステムを出荷し、混乱の中を遡ることで初めてわかることがある。
構造エージェントの決定
ユーザーのメッセージに基づいてエージェントが次の行動を決定することは、スマートな近道のように思えるかもしれないが、すぐに混乱につながる。ワークフローは順序を無視して起動し、ステップはスキップされ、システムは予測不可能になる。
起こっているのは、モデルに次の行動を幻覚させていることだ。モデルにはシステムの明確な地図がない。だから推測し、間違った推測をする。
その代わりに、エージェントを関数のように扱う。エージェントに、"route to calendar_agent "や "next step would be verify_info "といった制御命令を出力してもらう。そして、オーケストレータはそれを使って、次に何が起こるかを決定する。ロジックはモデルの外、つまり信頼できるところに置いておきましょう。
スコープ・エージェント・メモリー
エージェントがあまりにも多くのコンテキストを共有すると、物事が壊れ始める。あるエージェントがタスクを完了させても、別のエージェントが古いデータや無関係なデータに基づいて行動することで、それを取り消してしまう。ワークフローを増やせば増やすほど、混乱は大きくなる。
これは、すべてのエージェントが同じメモリストアに読み書きしている場合に起こる。境界がない。あるエージェントが他のエージェントのコンテキストを汚染すると、突然、追跡が困難な方法で物事が壊れてしまう。
各エージェントに独自のスコープ・コンテキストを与える。必要なものだけを渡して、それ以上は渡さない。各エージェントに、システムのグループチャット履歴へのフルアクセスではなく、集中した作業概要を与えるようなものだと考えてください。
ストップ・ループ・ドリフト
プランナーとエクゼキューターのペアを使う場合、通常はループを作ることになる。プランナーが何が起こるべきかを決定し、エクゼキューターがそれを実行し、プランナーが結果をチェックして次のことを決める。
ループが途切れるのは、プランナーがすでに終わったことを記憶していないからだ。タスク履歴がない。チェックリストもない。ただ現在の状態を見て、再挑戦を決めるだけだ。
エージェント・ループを使用している場合、各タスクのターン（誰が何を実行し、何を返し、それが成功したか）を追跡する必要がある。それが、システムが尻尾を追いかけるのを止める方法だ。
構造化された出力を返す
あなたのシステムは機能しているように見えるかもしれない - レスポンスが戻ってきて、エージェントは賢く聞こえる - しかし、舞台裏では何も起こっていない。エージェントは "Here's your summary"（要約です）のようなことを言いますが、オーケストレーターは次に何をすべきなのか見当がつきません。
その理由は？エージェントはシステムにではなく、ユーザーに話しかけている。機械が読めるような出力がないので、ロジックレイヤーは何もすることがないのです。
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
タスクの進捗管理
時には、システムが自分のしていることを忘れてしまうこともある。ユーザーがスクリプトから外れてしまったり、APIコールに失敗してしまったり、突然ボットがやり直しになったり、もっと悪いことに、実際にはタスクが終わっていないのに「終わった」と言ってしまったり。
これは、メモリーをタスクの進捗状況のように扱っているために起こる。しかし、メモリーは単なる履歴であり、ワークフローのどこにいるかは教えてくれない。
何が完了し、何が保留され、何がゴールなのかを追跡する、独立したタスクの状態が必要だ。そうすれば、たとえ何かが壊れても、プロセスの途中で回復し、タスクをきれいに終わらせることができる。
Start building an agentic system
Botpress 、モジュール化されたワークフロー、リアルタイムメモリ、ツールの使用、そしてすべてを結びつける自律的なコントローラなど、ロールベースのエージェントを構築し、オーケストレーションするために必要なすべてを提供します。あなたはロジックを定義します。エージェントは仕事をします。
サポートアシスタント、予約フロー、社内運用ボットのいずれを構築する場合でも、わずか数個のワークフローから始め、システムが賢くなるにつれて拡張していくことができます。
無料です。
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