ゴピクリシュナン・アニルクマール氏はアマゾンのプリンシパルプロダクトマネージャーとして、AI製品の開発と管理を担当している。
人工知能の領域は大きな変革を遂げつつある。大規模言語モデルの能力が向上するにつれ、単なる質問応答システムから、はるかに強力で柔軟なものへの移行が始まっている。それは、ドメイン、ツール、タスクを横断する複雑なワークフローを調整できるマルチエージェントAIシステムだ。
これらのシステムは、インテリジェントソフトウェアの設計方法における根本的な進化を表している。問題のあらゆる側面を単一の一枚岩的なエージェントに頼るのではなく、認知負荷を専門化されたエージェントのネットワークに分散させ、それぞれが特定の役割を担当する。このアプローチはスケーラビリティ、信頼性、モジュール性に新たな可能性をもたらすが、同時に新たな層のアーキテクチャ複雑性も導入する。
本記事では、マルチエージェントシステムの背後にある新たな設計パターン、それらが提示する技術的課題、そしてなぜそれらの構築には根本からAIシステム設計へのアプローチを再考する必要があるのかを探る。
単一モデルシステムからエージェントエコシステムへ
現在のAIアプリケーションのほとんどは比較的シンプルなアーキテクチャに従っている。ユーザーがフロントエンドと対話し、バックエンドモデルにプロンプトを送信し、モデルが生成した応答を返す。この単一モデルアプローチは、カスタマーサポートチャットボットや知識ベースのQ&Aシステムなどの限定的なユースケースには十分だ。しかし、より深い推論、複数ステップの意思決定、外部システムとの対話を要求すると、すぐに限界に達する。
ここでマルチエージェントパラダイムが関連してくる。マルチエージェントシステムでは、責任を複数の自律的なコンポーネント（「エージェント」）に分散させる。これらのエージェントは、コミュニケーションを取り、タスクを委任し、共有目標に向けて協力することができる。例えば、あるエージェントはユーザーの意図を理解することに特化し、別のエージェントは一連のアクションを計画し、さらに別のエージェントはツールやAPIを介してそれらのアクションを実行し、また別のエージェントは結果を検証する。この労働分担は、異なるメンバーが明確だが相互依存的な役割を果たす人間のチームの機能の仕方を反映している。
一枚岩的なインテリジェンスモデルからモジュラーなエージェントシステムへの移行は、システムおよびソフトウェアアーキテクチャの基礎となる関心の分離原則と明確に一致している。
実践例：マルチエージェント協働による契約書レビュー
これが実際にどのように機能するかを理解するために、自動契約書レビュー用のAIアシスタントを構築する法律テック企業を考えてみよう。商業契約のレビューには、法的条項の抽出、リスク評価、バージョン比較、要約の作成が含まれる（単一のプロンプトや一枚岩的なLLM呼び出しには複雑すぎるタスクだ）。
代わりに、この企業は複数の協力エージェントで構成されるマルチエージェントシステムを設計する。
新しい契約書がアップロードされると、まずプランナーエージェントがタスクを条項抽出、リスク評価、文書比較、要約生成などのサブタスクに分解する。そして各部分を専門エージェントに割り当てる。
専用の抽出エージェントが契約書を読み、解約条項、補償条項、支払い条件などの重要な条項を特定する。これらの抽出結果はリスク分析エージェントに渡され、内部法務ポリシーや規制テンプレートと照らし合わせて評価し、問題のある内容や欠落している内容にフラグを立てる。契約が更新または修正である場合、比較エージェントが前のバージョンからのすべての変更点を強調表示する。
次に、要約エージェントが、ハイライト、コンプライアンススコア、推奨アクションを含む人間が読める報告書を生成する。最後に、検証エージェントが出力の一貫性をレビューし、フォーマットをチェックし、重要な点が欠落していないことを確認してから、法務チームに報告書を提出する。
このアーキテクチャでは、各エージェントがその役割に最適化され、コミュニケーションは構造化されたメッセージまたは共有タスク状態を通じて行われる。このモジュラーシステムはより正確で解釈しやすいだけでなく、異なる契約タイプや管轄区域全体で維持・拡張しやすい。
専門化、オーケストレーション、システム設計
契約書レビューの例は、エージェントの専門化と役割の明確さの利点を示している。エージェントが条項抽出、リスク分析、検証などの狭いタスクを実行するように設計されている場合、より簡単に評価、再利用、最適化できる。また、調整されたプロンプトやモデルバリアントと組み合わせることで、認知負荷を減らし、出力品質を向上させることができる。
このモジュール性をサポートするために、システムには堅牢なオーケストレーションが含まれている必要がある。一部のワークフローは、エージェントが事前定義された順序で動作するシンプルなチェーニングの恩恵を受ける。他のワークフローでは、アクションの順序が文書の構造や検出された異常に依存する動的な計画が必要となる。計画ベースのオーケストレーションは柔軟性をもたらすが、複雑さも増す。条件付きロジック、タスク途中での再計画、不確実性や失敗の場合のフォールバックパスを考慮する必要がある。
委任モデルは非同期実行を可能にすることでスケーラビリティを追加できる。大規模な展開（例えば、何百もの契約書を並行してレビューする）では、システムは中央スケジューラによって調整される複数のエージェントクラスタを起動するかもしれない。これらの実行モデルは、レイテンシーのニーズ、タスクの複雑さ、信頼性要件に基づいて慎重に選択する必要がある。
障害への対応と可観測性の確保
あらゆる分散システムと同様に、マルチエージェントアーキテクチャは回復力を考慮して設計する必要がある。各エージェントは、上流コンポーネントからのタイムアウト、不正な入力、欠落データを適切に処理する必要がある。エラーは明確なコンテキストと実行可能なログとともに伝播すべきだ。オーケストレーション層は障害パターンを検出し、再試行、オプションステップのスキップ、人間のレビュアーへのタスクのエスカレーションなどによって適応する必要がある。
トラブルシューティングと継続的な改善を可能にするためには、可観測性が不可欠だ。各エージェントの入力、出力、レイテンシー、メタデータをログに記録する必要がある。開発者はエージェントの決定、分岐ロジック、結果の順序を示すタスクグラフを再構築できるべきだ。これらのグラフはデバッグをサポートするだけでなく、モデル評価、バージョニング、エージェントのパフォーマンスモニタリングにも役立つ。
結論：システムとしてのインテリジェンス設計
AIアプリケーションの未来は、単発の生成を超えて、インテリジェントで協力するエージェントで構成されるモジュラーシステムにある。これらのエージェントは孤立したプロンプトとしてではなく、状態、責任、説明責任を持つオーケストレーションされたシステムのコンポーネントとして扱われるべきだ。
これらのシステムの設計には、モデルエンジニアリング以上のものが必要だ。それにはシステム思考が必要だ：インターフェースの定義、障害の処理、可観測性の維持、構造と予測可能性を通じた信頼の構築。マルチエージェントシステムでは、インテリジェンスはモデルだけにあるのではなく、アーキテクチャにもある。
より多くの企業が高度なワークフローを自動化するためにAIを採用するにつれ、これらの展開の成功は、単一のモデルをどれだけうまくプロンプトするかではなく、これらのインテリジェントエージェントのエコシステムをどれだけうまく設計、オーケストレーション、進化させることができるかにかかっている。
