- マルチエージェント・フレームワークは、複雑なタスクを1つの巨大なLLM ループではなく、特化したエージェントに分割する。
- エージェントは、ルーティングロジックと共有ワークフロー状態によって管理されるメッセージを通じて通信する。
- より良いデバッグ、再利用可能なロジック、より簡単なスケーリング、信頼性の高いエラー処理などの利点がある。
- Botpress、LangChain、CrewAIのようなツールは、開発者がより速く協調エージェントシステムを構築するのに役立つ。
AIエージェントを作ろうとする開発者のほとんどは、システム・プロンプトとツール1つか2つという、1つの大きな言語モデル・ループから始めている。
しかし、ひとたび構造を求めると、システムはほころび始める。アウトプットは予測不可能になり、ワークフローはデバッグしにくくなり、進歩の代わりに繰り返しにトークンを消費することになる。
マルチエージェントワークフローでは、明確な役割分担と意思決定方法の可視化により、よりチームのように振る舞い、同じ目標に向かって働くAIエージェントを構築することができます。
マルチエージェント・フレームワークとは何か?
マルチエージェント・フレームワークとは、複数のAIエージェントを協調して構築、実行、管理するためのインフラストラクチャである。
エージェントがどのように通信し、エージェント間でどのようにタスクが移動するかを処理するインフラだ。
マルチエージェントシステムを扱うのであれば、フレームワークこそが運用を可能にするものだ。
その中核は、未加工の大規模言語モデルLLMs)を、それぞれが役割と予測可能な操作方法を持つ、スコープ付きエージェントに変えることである。
オーケストレーション・ロジックをゼロから書く代わりに、フレームワークは構造、制御、再現性を与えてくれる。
マルチエージェント・フレームワーク主要概念
マルチエージェント・フレームワークの仕組み
マルチエージェント・フレームワークは、エージェントがどのようにトリガーされ、どのようにデータを受け渡し、システムがどのように進捗を追跡するかについて構造を与える。
エージェントを複雑さに応じて拡張し、実世界での展開を通じて使用可能にする方法で調整するためのビルディングブロックを提供する。
一例として、WhatsApp チャットボットにマルチエージェントを使用する方法があります。この場合、異なるエージェントが予約、返金処理、確認などのタスクを処理することができ、1つのモノリシックなボットセットアップに依存することなく、舞台裏で連携することができます。
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エージェントはシステム内で呼び出し可能なコンポーネントとして登録される。
エージェントが何かをする前に、フレームワークはエージェントの存在を知る必要があります。これは、エージェントの名前、担当業務、アクセスできるツールや情報をシステムに伝えることを意味する。
ほとんどのフレームワークでは、このセットアップは設定ファイルやコードを通して行われ、そこで各エージェントの役割とその起動方法を定義します。例えば、システムに
「これがプランナーだ。ユーザーの入力を読み取り、次に何をすべきかを決定する。
""これはベリファイアです。ユーザー情報を受け取り、booking_idとユーザー情報を返します。"
一度登録されると、フレームワークはこれらのエージェントを名前で "呼び出す "ことができる。
ルーティングエージェントは、どのエージェントが次に実行されるかを決定します。
プランナーエージェントまたはコントローラー機能は、AIエージェントのルーティングを処理します。最新のボット出力、現在の会話履歴、そして時には元のユーザー入力を見て、次に何が必要かを決定します。
いくつかのプランナーはプロンプトベースで、システムメッセージを受け取り、次に実行するエージェント名を出力します。
また、ハードコードされたロジックやフローチャートを使うものもある。
フレームワークはその出力を受け取り、それを使って次のエージェントを呼び出す。ルーターは、タスクを行うのではなく、誰がそのタスクを行うべきかを決定する。
エージェント間のデータ受け渡しはメッセージを使用
エージェントはメモリを直接共有することはありません。あるエージェントが実行を終えると、その出力はメッセージにパッケージされ(通常は辞書かJSONオブジェクト)、入力として次のエージェントに渡される。
フレームワークは転送を処理する。システムの構造に応じて、メッセージを共有メモリ空間に格納するか、次のエージェントの入力インターフェースに直接渡します。
メッセージにはしばしば内容以上のものが含まれる:
- 送信者(エージェントまたはユーザー)
- ワークフローのどこから来たのか
- どのように使われるべきか(トリガー、入力、決定など)
- トークン数やタイムスタンプなどのオプションのメトリクス
このコンテキストは、システムがタスクをきれいにルーティングし、エージェント同士を分離しておくのに役立つ。
実行はワークフローの状態とトリガーを使用して追跡される
どのエージェントが実行され、何を返し、何がまだ必要なのか。これはステート・オブジェクトに格納され、ステップごとに更新される。
トリガーは次に何が来るかを決める。出力値や条件を使ってフローを分岐させる。
これにより、すべてのエージェントにロジックをハードコーディングすることなく、システムを前進させることができる。エージェント自身ではなく、状態がワークフローを動かします。
マルチエージェント・フレームワークを使用する主な利点
単一のエージェントに過負荷をかけることなくロジックを拡張する
単一のAIエージェントができることは、プロンプト、ツール、責任の所在が不明確なものが混在するまでに限られます。マルチエージェント・フレームワークは、ロジックを1つの明確なタスクに集中するエージェントに分割することができます。
単一のエージェントを薄くする代わりに、検索、検証、実行などの特定のステップを別々のエージェントに割り当て、システムを少しずつ成長させることができます。
エージェントのコラボレーションを完全に可視化してデバッグする
AIエージェントが一緒に働くとき、問題を追跡するのは難しいかもしれない。フレームワークは、各エージェントが何を得て、何を返し、どこで行き詰まったかを示してくれる。
何が壊れたかを推測するのではなく、ハンドオフを検査し、直接修正するのだ。このような可視性こそが、AIエージェントのコラボレーションを管理しやすくするのです。
ワークフロー全体でエージェントを再利用する
エージェントが機能するのであれば、それを再利用しましょう。フレームワークを使えば、同じエージェントを書き直すことなく、異なるフローに差し込むことができます。そうすることで、一貫性が保たれ、テストが速くなります。
例えば、ユーザーの入力や認証をチェックするバリデーションエージェントは、同じロジックが適用されるのであれば、カスタマーサービスチャットボットと 予約チャットボットの両方で使用することができます。
失敗とリトライを自動的に処理
エージェントが失敗したとき、フレームワークは再試行、スキップ、前進のいずれかを行うことができます。そのロジックを自分で書く必要はない。
組み込みのフォールバックは、余分な作業をすることなくワークフローの信頼性を高め、そのような信頼性こそが実世界のシステムの原動力となる。
変更しやすいエージェントフローを構築する
エージェント間でタスクを分割すれば、何かが変わるたびにシステム全体を作り直す必要はありません。
実行に触れることなくプランナーを更新したり、残りを書き換えることなく1つのエージェントの対応方法を変更したりすることができる。
Salesforceの報告によると、エージェント型AIを使用しているチームは、ワークフローの適応性もあって、従業員1人当たり毎週11時間を節約しているという。
マルチエージェント・フレームワーク トップ5
マルチエージェント・フレームワークを選ぶかどうかは、何を構築するのか、そしてエージェントの行動、コミュニケーション、障害からの回復をどの程度コントロールしたいのかによって決まる。
構造化されたワークフローに最適なものもあれば、明快さを犠牲にしてでも柔軟性を高めるものもある。
あなたのチームのニーズと、このシステムをどこまで活用するつもりなのかに合ったものを選ぶことだ。
1.Botpress
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Botpress 、ステップ、役割、チャネルを越えて協調できるAIエージェントを構築するためのビジュアル開発プラットフォームです。
コードでロジックを配線する代わりに、フロー、メモリ、条件、ツールコールを使ってエージェントの動作を定義します。
マルチエージェントの動作は、命令、ワークフロー、外部ツールを中心に構築されます。Botpress 各ノードは、独自の命令とスコープを持つ、フォーカスされたユニットとして機能する。
複数の自律ノードと静的ノードに推論を分割したり、検証レイヤーを追加したり、1つのステップですべてを処理するのではなく、ツールベースの決定ロジックを通してユーザー入力をルーティングすることができます。
メモリは各フローにスコープされるため、エージェントは必要なものだけを使用します。入力と出力は明確に定義され、ツールコールはビルトイン統合によって直接追加することができます。
主な特徴
- フローとノードを使った視覚的なエージェント・オーケストレーション
- スコープされたメモリとノード間の変数制御
- マルチターン・メモリ、フォールバック・ロジック、リトライ
- APIコール、ウェブフック、関数入力によるツールの利用
2.ラングチェーン

LangChainは、プロンプト、ツール、メモリのチェーンを配線することによって、LLMアプリケーションを構築するための開発者ファーストのフレームワークです。
検索や計算機などのツールを使ってLLM コールを構成する方法として始まったが、次第に広大なエコシステムに拡大した。
あるリリースでは、"エージェント"、"アシスタント"、"ランナブル "の順に優先された。その結果、ほとんど何でもできる強力なツールキットとなったが、ナビゲートに時間がかかることが多い。
ツールキットを割り当て、エージェント間でルーティングロジックを構築することができます。コンポーネントが再利用可能で、組み合わせ可能で、外部APIとうまく統合されています。
しかし、予想以上にグルーコードを書くことになる。また、抽象度の移り変わりが速いので、今使っている方法がまだ好ましいものなのかチェックする価値はある。
主な特徴
- プロンプト、ツール、メモリーのモジュラー・チェーニング
- LLMs、ベクターストア、APIとの統合
- LangSmithによるオプションのトレースとエバリュエーション
3.クルーAI

CrewAIは、各エージェントに役割とタスクが定義されたマルチエージェントワークフローを簡単に構築することができます。あなたはクルーを作成し、目標を割り当て、エージェントは共有マネージャーを介して調整します。
これは、オーケストレーション・ロジックをゼロから書くことなく、エージェントのコラボレーションをモデル化する最速の方法のひとつだ。
プランナーと実行者のペアや、リサーチとレビュアーのフローなど、責任を明確に分担するチームベースのタスクに最適です。
しかし、ひとたび複雑さを追加し始めると、抽象化は厳しくなる。エージェントの実行方法や実行時間に関する柔軟性は低くなり、動作を変更することは、しばしばフレームワークのデフォルトから外れることを意味する。
主な特徴
- 名前、目標、メモリによる役割ベースのエージェント設定
- エージェントの逐次実行と並列実行をサポート
- エージェント・コラボレーションのための共有クルー・メモリー
- ツール、機能、カスタムプロンプトとの容易な統合
4.オートGPT

AutoGPTは、GPT チャットボットに目標を与え、実行させるとどのようになるかを示した最初のプロジェクトである。
目的を定義すると、AutoGPTは推論ステップをループし、サブゴールを作成し、ツールを呼び出し、途中で戦略を調整します。
エージェントの行動を自律的でダイナミックなものにしたのは大きな飛躍だった。しかし、正確さを追求したものではない。
タスクループはもろく、エージェントは同じプランを書き直したり、無関係なサブタスクを追いかけたりして、行き詰まる傾向がある。
メモリやツール、APIを配線することはできるが、すべてをつなぎ合わせると、デバッグや舵取りが難しい予測不可能なフローになることが多い。
主な特徴
- 自己プロンプトとタスク・プランニングを備えた目標主導型エージェント
- サブタスクの自動生成と実行ループ
- プラグインやAPIコールによるツールの使用をサポート
- カスタムスクリプト、関数、統合による拡張性
5.オートジェン

Autogenは、マイクロソフトが提供するオープンソースのフレームワークで、構造化されたターンベースのメッセージを通じてエージェントが対話するマルチエージェント会話に焦点を当てている。
特に、プランニングと実行のループやヒューマン・イン・ザ・ループ・システムのように、すべてのやりとりをコントロールしたい場合に適している。
Autogenは透明性で輝きます。ボイスの途中で関数をインジェクトしたり、カスタムロジックで決定をルーティングしたり、各エージェントが何を言ったか、なぜ言ったかを正確にトレースすることができます。
しかし、スケーリングには手間がかかる。メッセージ・オーケストレーションは柔軟だが、抽象化されてはいない。履歴、エージェント設定、ステップロジックを自分で管理することに変わりはない。
研究セットアップ、コントロールされたテスト、再現可能なエージェントの動作のためには、最も精密なフレームワークのひとつである。
主な特徴
- ターンベースのマルチエージェントコミュニケーションフレームワーク
- ヒューマン・イン・ザ・ループとファンクション・コール・エージェントをサポート
- 透過的なメッセージトレースとカスタムロジックインジェクション
マルチエージェント・フレームワークで構築する方法
最も簡単な方法は、実際のワークフローを1つ選び、1人のエージェントには複雑すぎるものを、いくつかの単純な部分に分割することだ。
リードジェネレーションチャットボットや予約フローなど、ロジック、検証、アクションが絡み合っているものを思い浮かべてほしい。
それぞれのステップにエージェントを与え、フレームワークのルーティングとメッセージツールを使ってそれらを接続する。
ステップ1:単一エージェントのロジックが破綻している箇所を特定する
ボットやシステムの中で、長いプロンプトや連鎖したツールの呼び出しなど、物事が広がり始めている場所を探してください。そこが入り口です。簡単に見つけられる一般的な例をいくつか挙げてみましょう:
- ユーザー入力の解析、資格のチェック、返金の発行、確認の送信をすべて1つのループで行う返金フロー。
- データを収集し、フォームを検証し、ユーザータイプを割り当て、単一のプロンプトチェーンで電子メールをトリガーするオンボーディングシーケンス。
システム全体を再設計するのではなく、すでに亀裂が見られるワークフローを切り離すだけだ。
ステップ2:フレームワークに触れる前に役割を定義する
面倒なロジックを見つけたら、それを実際の責任に分解する。
何かが入力を検証するなら、それはひとつのエージェントだ。外部からのアクションを処理するのであれば、それは別のエージェントだ。
わかりやすい言葉で書き出しましょう。どこにハンドオフがあるかがわかる程度に。
そして、いったんすべてを目の前にすれば、実際に分離する必要があるものと、折りたたむことができるものが見えてくる。また、どのようなフレームワークが必要なのかも見えてくる。
どの役割も、自分でテストできるようなものでなければならない。
ステップ3:フレームワークの選択
ワークフローのスタイルに合ったプラットフォームを選ぶ。
- ビジュアル:ノードベースのフローとスコープ付きメモリーが必要なら、Botpress。
- コードファースト:Pythonでロジックの配線に慣れているなら、LangChainかCrewAI。
フレームワークは、エージェントがどのように登録され、トリガーされ、接続されるかを決定する。
ステップ4:最初のワークフローを構築する
次に、これらのロールをエージェントにします。それぞれに名前、仕事、必要なツールやAPIアクセスを与えます。
それらを配置したら、接続する。あるエージェントから次のエージェントに移動するには、フレームワークが提供するどんなルーティングでも使ってください。
ここでのゴールは、エージェントがそれぞれのレーンに留まることで、1つの完全なワークフローをエンドツーエンドで実行することである。
ステップ5:システムを稼働させ、すべてのハンドオフを検査する
最初から最後まで、ワークフロー全体をトリガーし、何が起こったかをトレースする。各エージェントが何を受信し、何を返すか、そして各エージェント間でフローがきれいに移動するかどうかを監視する必要があります。
もしエージェントが混乱した入力をしたら、おそらくスコープが間違っている。ロジックが予期せずジャンプする場合は、ルーティングを修正する必要がある。
ハンドオフがきれいになれば、システムは機能する。
マルチエージェント・フレームワーク使用のベストプラクティス
フレームワークの選択は出発点に過ぎない。それよりも重要なのは、フレームワークを使って構築するワークフローをどのように設計し、テストし、管理するかだ。
AIシステムがよりモジュール化され、自律的になればなるほど、トレーサビリティは難しくなる。
コア・ロジックを集中管理する
重要な決定を複数のエージェントに分散させない。重要な推論が、緩く接続された断片に分割されるのではなく、一箇所で行われる方が、保守やテストが容易です。
エージェントのインプットとアウトプットを前もって定義する
各エージェントは、明確に定義された契約(何を取り込み、何を返すか)を持つべきである。これにより、フローロジックを壊すことなく、エージェントの入れ替えや新しいワークフローへのプラグインが容易になります。
エージェント間でやり取りされるすべてのメッセージを記録する
エージェントがお互いに何を言っているのかが分からなければ、何もデバッグできません。すべての入出力が、フローをトレースするのに十分なコンテキストでログに記録されていることを確認してください。
スコープ付きメモリを使用してノイズとコストを削減
各エージェントに必要なコンテキストだけを与える。フルメモリアクセスは、プロンプトを肥大化させ、トークンの使用量を増やし、集中するはずのエージェントが予測できない動作をすることになります。
コーディネートできるAIを作り始める
ほとんどのシステムは、実際の調整が必要になった瞬間に破綻してしまいます。Botpress 、定義された役割とロジックで、エージェントがどのようにタスクを引き渡すかをコントロールすることができます。
また、フロー間でデータをきれいに受け渡すことができます。どのツールが呼び出されたか、なぜ実行されたか、ワークフローでどのように使用されたかを示すマルチターン・ログで、すべてのステップをトレースできます。
プロンプトのチューニングや幻覚コントロールの代わりに、ソフトウェアのように動作するエージェントを構築するという、本当の機能に焦点を当てる。
無料です。
よくあるご質問
自分のAIプロジェクトに実際にマルチエージェント・フレームワークが必要なのか、それともシングルエージェントで十分なのか、どうすればわかるのでしょうか?
基本的なQ&Aや単一目的のボットのような単純なユースケースは、多くの場合1つのエージェントで問題なく動作しますが、1つのエージェントのプロンプトやワークフローが長すぎたり、特に複数の異なるタスクを処理する際にデバッグが困難になった場合、AIプロジェクトにはマルチエージェントフレームワークが必要になる可能性があります。
マルチエージェント・フレームワークによる構築は、大企業のプロジェクトだけのものなのでしょうか、それとも小さな新興企業にも適しているのでしょうか?
マルチエージェントフレームワークを使った構築は、大企業だけのものではありません。小規模な新興企業も恩恵を受けることができます。なぜなら、複雑なタスクを1つの大きな管理しにくいループに積み上げるのではなく、特化したエージェントに分割することで、小規模なプロジェクトであってもデバッグが容易になるからです。
マルチエージェントシステムを使うということは、すべてを別々のエージェントに分けなければならないのでしょうか、それともシングルエージェントとマルチエージェントのロジックを混ぜることができるのでしょうか?
単純なタスクにはシングルエージェントのロジックを使用し、複雑なワークフローにはマルチエージェントのオーケストレーションを使用することができます。
マルチエージェントシステムは、単にアプリケーションで複数のAPIやマイクロサービスを使うのとどう違うのか?
マルチエージェントシステムは、構造化されたメッセージとステートを受け渡し、明確な役割と推論能力を持つ特化されたAIエージェントを調整するため、複数のAPIやマイクロサービスを使用するのとは異なる。
マルチエージェントシステムを実行するコストは、単一の大規模なLLM実行するコストと比べてどうでしょうか?
マルチエージェントシステムの実行コストは、単一の大きなLLM 実行するよりも低くなる可能性があります。なぜなら、より小さく、特化されたエージェントは、長いプロンプトや繰り返されるコンテキストにトークンを浪費することなく、特定のタスクを効率的に処理することができるからです。