マルチエージェントシステムとは
マルチエージェントシステム（MAS）とは、それぞれ異なる役割やスキルを持つ複数のAIエージェントが、互いに協力・対話しながら共通の目標を達成する仕組みです。
1つの強力なAIに全てを任せるのではなく、専門特化した小さなAIを組み合わせることで、より複雑で大規模なタスクを高い精度で解決できるようになります。
シングルエージェントとの違い
シングルエージェント：1つのAIが全てのツールを使い、全ての判断を行う。複雑なタスクでは指示が肥大化し、精度が落ちやすい。
マルチエージェント：役割分担（例：リサーチャー、ライター、校閲者）を行い、エージェント同士がレビューし合うことで品質を高める。
設計パターン
マルチエージェントシステムを構築する際、エージェント間の関係性をどのように定義するかが重要です。代表的なパターンを紹介します。
1. 階層型（Manager Pattern）
マネージャーエージェントが全体のタスクを管理し、適切なワーカーエージェントに仕事を割り振る形式です。
2. 逐次型（Sequential/Pipeline Pattern）
エージェントAの出力がエージェントBの入力になる、リレー形式のワークフローです。
3. 協調型（Joint Collaboration）
共通の議論スペース（共有メモリ）を持ち、複数のエージェントが自由に意見を出し合って結論を導く形式です。
エージェントの役割定義プロンプト
以下のプロジェクトを完遂するために必要なマルチエージェントチームの構成を提案してください。 # プロジェクト内容 【例：最新のAIニュースを収集し、技術的な正確性を検証した上で、一般向けに分かりやすいブログ記事を作成し、多言語展開する】 # 出力形式 1. 必要なエージェントのリスト（名前と役割） 2. 各エージェントに与える具体的な専門スキル 3. エージェント間の連携フロー（誰が誰に何を渡すか）
エージェント間通信
エージェント同士がどのように情報をやり取りするかは、システムのパフォーマンスに直結します。
構造化されたデータ（JSON）で受け渡しをするのか、自然言語による対話を通じて合意形成を行うのか、タスクの性質に応じて選択します。
効果的な対話の設計
- フィードバックループ：校閲エージェントがライターエージェントに修正を依頼するサイクルを設ける。
- コンテキストの共有：全ての参加エージェントが現在の進捗状況を把握できるようにする。
- 終了条件の明確化：いつ議論を終えて最終回答を出すかの基準を設定する。
実装フレームワーク比較
マルチエージェントシステムを効率的に開発するための主要なフレームワークを紹介します。
| フレームワーク | 特徴 | 適した用途 |
|---|---|---|
| AutoGen (Microsoft) | 対話型エージェントの構築に強い。コード実行能力が高い。 | 複雑な対話、コード生成タスク |
| LangGraph (LangChain) | グラフ構造で状態管理を行う。制御性が非常に高い。 | 厳密なワークフロー制御が必要な場合 |
| CrewAI | 役割ベースのエージェント設計が直感的。 | 実務的なチーム協力タスク |