マルチエージェント

マルチエージェントは、1つのAIにすべてを任せるのではなく、複数のエージェントを用意し、役割を分けて連携させる設計です。会社で、調査、執筆、校正を別々の担当者が受け持つのと似ています。

なぜ分けるのか

1つのエージェントで長い作業を進めると、次のような問題が起きやすくなります。

• 文脈の肥大化：作業の履歴がコンテキストウィンドウに積み重なり、重要な情報が埋もれたり、上限に達したりする。
• 注意の分散：多くの種類のツールや指示を一度に持つと、判断が散漫になる。
• 直列処理の遅さ：独立した調査でも、1つずつ順に進めるしかない。

役割を分ければ、各エージェントは自分の担当に絞った指示と道具だけを持ち、独立した文脈で動けます。独立した作業は並行でき、時間を短縮できます。

代表的な構成

• 統括役と実行役：オーケストレーターが依頼を分解し、サブエージェントに割り振って、結果を統合する。
• 作成と検証：一方が成果物を作り、別のエージェントが批評・確認する。同じモデルでも、役割を変えると見落としに気づきやすくなります。
• 専門家の分業：法務、経理、技術など、領域別に指示を分ける。

具体例

「国内の電気自動車市場をレポートにまとめて」と頼まれたとき、統括役が「政策」「販売動向」「技術」の3項目に分け、各担当が調べて要点を返し、統括役が1本の文章に仕上げます。

使うときの注意・よくある誤解

• 常に優れているわけではない：呼び出しの数だけ費用が増え、エージェント間の情報の受け渡しで内容が欠けたり、ずれたりします。単純な課題なら、1つのエージェントのほうが速くて安いです。
• 依存関係の強い作業は不向き：全員が同じ情報を細かく共有しながら進める必要がある作業は、分割しにくくなります。
• 責任の所在が不明確になりやすい：誰が最終判断をするのか、人間の確認をどこに入れるのかを決めておきます。
• 誤りの連鎖：ある担当の誤りが他に伝播することがあります。

関連する考え方

エージェントが外部の道具に接続する規格が MCP、別のエージェントと連携する規格が A2A です。まず1つのエージェントで試し、限界を感じた箇所だけ分割するのが現実的です。分割したあとは、各担当に渡す情報を必要最小限にし、戻ってくる結果の形式もそろえておくと、全体の品質を保ちやすくなります。