AIエージェント – ワークフロー型とエージェント型

AIエージェントは「自ら考え、動く」次世代のAI構成です。本記事では、Anthropic社などが示す設計思想をもとに、LLM活用の2軸 ― ワークフロー型とエージェント型 ― を体系的に整理し、それぞれの特徴・利点・注意点をまとめました。

• ワークフローは「定義された流れ」を自動化する構成
• エージェントは「目標をもとに自律的に判断・行動」する構成
• Anthropic社が提唱する観点では、拡張LLM・ツール連携・自己改善などが鍵
• オーケストレータ型・マルチエージェント構成が複雑タスクに有効
• 設計では「透明性・安全性・コスト管理」が重要課題

生成AIが進化する中で、「AIが単に答える存在」から「自ら行動してタスクを遂行する存在」へと進化しています。
この動きを支えるのが ワークフロー設計 と エージェント設計 の2つのアプローチです。
前者はタスクの流れを人間が設計し、LLMがそれに沿って実行します。
後者はAI自身が流れを設計・判断し、ツールや外部データを使って目標を達成します。
Anthropic社をはじめとする最新のAIエージェント研究では、これらを統合的に設計することが実用AIの鍵とされています。

1. プロンプト・チェーン（Prompt Chaining）
   　タスクを段階的に分割し、各ステップをLLMが順次実行。精度が高く、制御しやすい反面、遅延やコスト増のリスクあり。
   
2. ルーティング（Routing）
   　入力を分類し、適切な処理ルートへ振り分ける方式。効率的だが、分類設計が複雑。
   
3. 並列化（Parallelization）
   　複数タスクを同時処理し、結果を統合。高速・多視点分析が可能だが、整合性維持が課題。
   
4. オーケストレータ-ワーカー構成（Orchestrator-Workers）
   　中央のオーケストレータがサブタスクを動的に分配し、ワーカーが実行。柔軟だが設計・デバッグが難しい。
   
5. 評価者-最適化（Evaluator-Optimizer）
   　生成と評価をループしながら品質を改善。出力の洗練に有効だが、繰り返しによるコスト増がある。
   

1. プランニング／自己決定（Planning / Self-directed）
   　エージェント自身が目標から計画を立て、タスクを遂行。未知のタスクに強いが、誤判断リスクあり。
   
2. ツール呼び出し（Tool-use）
   　検索・API・操作など外部ツールを実行可能に。実用性が高いが、安全性・監査設計が不可欠。
   
3. マルチエージェント構成（Multi-Agent / Sub-Agents）
   　複数エージェントを分担・連携させてタスクを遂行。スケーラブルだが統合の難易度が高い。
   
4. 振り返り／改善ループ（Reflection / Self-Improvement）
   　エージェント自身が出力を評価し、戦略を改善。自律最適化が可能だが、モニタリング設計が必須。
   

実際にはこのパターンをもとにして、派生させた形でエージェントが構築されることも多い。

AIエージェントの実用化には、以下のような課題が残っています。 特にガバナンスやセキュリティについて調査し、今後記事にまとめていきたいと思います。

• 透明性の確保：エージェントがどのように判断・行動したかを追跡する設計が必要。
• 安全性と監査性：ツール呼び出し・外部操作にはガードレール設計が欠かせない。
• コストと性能のバランス：複数エージェントやループ構造は計算コスト（料金）が増加。
• ガバナンスと責任範囲：自律的に行動するAIの成果に対する責任所在が不明確。