AI エージェントが何か複雑すぎることをやろうとしていませんか? 単一エージェント システムは単純なニーズを処理する場合には適していますが、タスクが複雑になるとその限界が明らかになります。 複雑な課題には、多くの場合、次のことが必要になります。 • 多様なスキル • 多様な視点 • タスクに応じて柔軟に切り替えることができる推論方法 ここでマルチエージェントシステムが役に立ちます。 これは、1 人のエージェントが単独で作業するのではなく、それぞれ独自のツール、コンテキスト、タスクを持つプロのエージェントのチームを編成することに依存します。 役割を明確に定義することで、これらのエージェントは協力し、議論し、互いの出力を継続的に最適化することができ、単一のエージェントでは処理できない問題を解決できます。 エージェントは AI システムのコーディネーターとして機能します。 クエリの書き換えやチャンク化などの手法に代わるものではなく、むしろこれらの手法をインテリジェントに調整します。 例えば： • 最初の検索が失敗した場合、エージェントはクエリの書き換えを適用することがあります。 • コンテンツの種類に応じて異なるチャンキング戦略を選択します。 • 新しい情報のためのスペースを確保するために会話履歴を圧縮するタイミングを決定します。 マルチエージェント RAG システムでは、次のような現象が発生することがあります。 1️⃣ マスターコーディネーターエージェントは、クエリを分析し、特定の取得エージェントにルーティングする役割を担います。 2️⃣ 検索用語を書き換え、検索場所を選択し、クエリを構築できるクエリエージェント。 3️⃣ 別のエージェントは、どのツールをいつ呼び出すか、ツール API 呼び出しをどのように構築するかを決定する責任を具体的に負います。 4️⃣ このすべての情報を統合して回答を生成するエージェントも存在します。 各エージェントは独自のドメイン知識、ツール、メモリを持ちますが、統一された調整の下で連携して動作します。 もちろん、すべての問題にマルチエージェントソリューションが必要なわけではありません。 エージェントが意思決定力を獲得するにつれて、その確率的な性質により予測不可能な事態が発生する可能性があります。 安全バリアを設置し、継続的に監視し、この複雑さが妥当かどうかを慎重に検討する必要があります。 高リスクまたは機密性の高い領域では、予期しない結果を防ぐために、より注意深い監視が必要です。 私の意見では、多様な専門知識と協調的な推論が本当に必要な場合には、マルチエージェント システムは非常に強力です。 より単純なタスクの場合、適切に設計された単一のエージェントの方が効率的である可能性があります。 私たちはもはや、LLM との連携戦略を設計するだけではなく、エージェントを中心としたシステム全体の堅牢なアーキテクチャを構築しています。 以下はコンテキスト エンジニアリングの電子書籍です。
