マルチエージェントシステム

定義

マルチエージェントシステムとは、専門化した複数の AI エージェントがそれぞれ特定の業務や領域を担当し、連携して動く構成のことです。1 つのエージェントだけでは安定して扱いきれない問題を解けるように調整されています。

別名: マルチエージェントアーキテクチャエージェントチームサブエージェント

仕組み

汎用のエージェント 1 つにすべてをやらせるのではなく、役割を絞ったエージェントに仕事を分けます。たとえば、インテントを分類するエージェント、請求に関する質問に答えるエージェント、返品を処理するエージェントといった具合です。コーディネーター（またはオーケストレーション層）が各タスクを適切なエージェントに振り分け、結果をまとめます。

これは、人のサポートチームが専門ごとに分かれている形と同じです。エージェントごとに独自の指示、ツール、ナレッジソースを持たせられるため、巨大なプロンプト 1 つで組むよりも、各エージェントは単純で、正確で、保守しやすくなります。

サポートにとっての意味

自動化の範囲が広がるほど、巨大なエージェント 1 つは壊れやすくなります。責任を分担させて協調させれば精度が上がり、システム全体も理解しやすくなります。請求のエージェントを壊す心配なく、返品のエージェントだけを更新できるのです。

専門化によってタスクごとの精度が上がる
個別に保守・更新しやすい
調整のためのオーケストレーション層が必要になる

よくある質問

なぜ 1 つではなく複数のエージェントを使うのですか？

専門化したエージェントのほうが、すべてを 1 つでこなそうとするエージェントより正確で、保守も簡単だからです。変更の影響も切り離せるため、他を不安定にすることなく 1 つのエージェントだけを改善できます。

マルチエージェントシステムは何が全体を調整するのですか？

オーケストレーション層です。タスクを適切なエージェントへ振り分け、エージェント間で文脈を受け渡し、最終的な結果を組み立てます。

Macha が AI エージェントを構築する仕組み

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