本記事は DataStax Blog の記事を翻訳し転載しています。
テクノロジー 2025年3月24日
エージェントを利用したことがある人なら、単純なチャットボットでは、必ずしもうまくいかないことにお気づきだと思います。ワークフローには、構造化された意思決定が必要なものもあれば、複数のエージェントが連携して作業する必要があるものもあり、エージェントがまったく必要ない場合もあります。では、どのようなアーキテクチャが自社のユースケースに適しているかをどのように判断すればよいのでしょうか。
エージェントのアーキテクチャは、万能のソリューションではありません。多くのユーザーとの作業を通じて、さまざまなニーズに適した明確なパターンを観察してきました。
以前のブログでは、エージェント開発の基本を「Langflowでエージェントを構築するための初心者向けガイド」で紹介しました。次に、RAG、Text2SQL、およびカスタムコンポーネントを使用したLangflowでのマルチツールエージェントの構築で、より高度な機能を探りました。ここでは、一歩下がって全体像に焦点を当て、さまざまなエージェントアーキテクチャを噛み砕いて説明し、デザインとユースケースを理解しやすくするためのシンプルなデモを通じて、Langflow を利用して、AIエージェント アーキテクチャを紹介します。
エージェント不要な場合：自律型ではないワークフロー
エージェント設計に飛び込む前に、自問してみてください。そもそもエージェントは必要なのでしょうか? 時には、大規模言語モデルを活用した無駄のないパイプラインが、意思決定も手間もかからず、エージェントに勝ることがあります。これらのワークフローは、入力を取得し、固定ロジックで処理し、結果を出力します。シンプル、スピーディ、完了。
例１：契約処理
PDFファイルに記載された契約、当事者、日付、支払い条件から主要な詳細を取得し、構造化されたJSONを出力するシステムを考えてみましょう。DataStaxのビジュアルアプリおよびエージェントビルダーであるLangflowでは、事前に構築されたOCRコンポーネントがテキストを抽出し、LLMがそれをフィールドに解析し、その結果がデータベースまたは連絡先管理システムに格納します。エージェントは不要で、考えすぎることもなく、常に信頼性の高い抽出を行います。
例2： カスタマーサポート用のRAG
カスタマーサポートのAIを想像してみてください。検索モジュールがナレッジ ベースから FAQ とドキュメントを掘り起こし、LLM がコンテキストに応じた明確な回答を作成します。ツールの切り替えや推論は必要なく、クエリからレスポンスまで一直線に進めるだけです。
これらのセットアップにより、エージェントの意思決定が不要になり、効率的な結果が得られると同時に複雑さが軽減されます。Langflowでお試しください(サインアップして無料で試す):ファイルをアップロードして変換するか、キャンバスでLangflowのデフォルトのRAGの例を使用します。最速で構築できるワークフローはどれでしょうか?
シングルエージェント アーキテクチャ：1ブレイン、複数ツール
小売マーケティング アナリスト向けのわかりやすいAIアシスタントをお望みですか? シングルエージェント アーキテクチャは、最もシンプルな方法です。1つのエージェントが担当し、何をすべきかを決定し、Web検索、API呼び出し、分析などのツールを利用してそれを実行します。
例：Tavily Searchを使用してeコマースサイトから競合他社の価格をスクレイピングし、Xの投稿から顧客センチメントを分析し、Googleトレンドから小売のホットなキーワードのデータを取得します。「ホリデーシーズンのトレンドを分析して」と依頼すると、適切なツールが選択され、実用的なインサイトを含む洗練されたレポートが一挙に生成されます。Langflowのビジュアルキャンバスは、構築と微調整をシンプルにします。
また、この記事の最後の例では、複数のツールを持つ1つのエージェントを紹介しています。
キーポイント：1つのエージェントがタスクを担当でき、チームワークが不要な場合に最適です。ただし、タスクが多すぎると、すぐに乱雑になるので注意してください。LLMは何でも試してみるのが大好きですが、明確な目標がなければ、スマートで正確な答えではなく、曖昧な要約が得ることになります。
過負荷になると、1 つのエージェントが幅をきかせすぎて、浅い結果を生む可能性があります。LLMは一般化する傾向があるため、タスクは明確で制約のあるものにしてください。類似したエージェントであっても、重複を防ぐために、異なる役割とツールセットを持つ必要があります。
マルチエージェントアーキテクチャ:1つのエージェントでは不十分な場合
ワークフローが複雑になるに従い、タスクを専用のエージェントに分割することで、効率と明確性が向上します。1つのエージェントがすべてを行うのではなく、複数のエージェントが連携して、それぞれがプロセスの特定の部分を処理します。Langflowでこのコラボレーションを構成する一般的な方法をいくつか紹介します。
シーケンシャル エージェント：ステップ バイ ステップの処理
ワークフローの中には、あるエージェントがタスクを完了して次のエージェントに引き継ぐという順序で最適に動作するものがあります。
例：投資リサーチ アシスタントは、タスクを明確な役割に構造化し、それぞれが自分の仕事をラインに引き継ぐことで、財務分析を自動化します。
リサーチ エージェントは、金融ニュース、企業レポート、市場動向から最新のデータを取得します。Tavily Searchを使用して株価チャート、センチメントインサイト、主要数値をスクレイピングし、リアルタイムの精度を確保します。
金融エージェントは、そのデータを取得し、Yahoo ファイナンスやその他の金融ツールを使用して、株式評価、収益動向、リスク評価などの数値を算出します。
分析・編集エージェントは、投資家が使用できる構造化された推奨事項、チャート、比較を含む、すべてを洗練された投資レポートに変換します。
キーポイント： 明確なプロセスを必要とする複雑なワークフローに最適です。各エージェントは集中状態を保ち、過負荷を防ぎます。ただし、エージェントがクリーンで構造化されたデータを渡さないと、チェーン全体が急速に崩壊する可能性があるため、注意が必要です。
各エージェントは特定のタスクを処理し、その出力を次のエージェントに渡すことで、ワークフローの構造と信頼性が維持されます。ステップ バイ ステップのプロセスにより、トラブルシューティング、改善、新しい財務データソースの統合が容易になります。このシーケンシャルなセットアップは、最終的なインサイトを提供する前に検証と構造化された意思決定を必要とするタスクに最適です。
Langflowでは、このモジュール式アプローチにより、必要に応じてコンポーネントのデバッグと交換が容易になります。トレードオフについてはどうでしょうか? 各ステップは前のステップが正常に完了していることに依存するため、シングル エージェントシステムよりも遅くなる可能性があります。
階層型エージェント: 構造化された委任
このアーキテクチャは、上位レベルのエージェントがプロセスを監視し、タスクを専門の下位レベルのエージェントに委任する管理構造を反映しています。
例：パーソナライズされたアウトリーチが顧客エンゲージメントの鍵となる時代において、信頼性を損なうことなくプロセスを自動化することは課題です。このソリューションは、Langflowの階層型エージェントアーキテクチャを使用して、インタラクションを自然かつ効果的に保ちながら、プロスペクティングとアウトリーチを最適化します。
Manager Agent は、次の 3 つの専用エージェントをオーケストレーションします。
- ビジネス リサーチ エージェント：企業のインサイトと主要な連絡先を収集する
- 製品アウトリーチ アシスタント：パーソナライズされた電子メールの下書きを作成し、会議をスケジュールする
- 音声アウトリーチエージェント：Olivya.io を使用して、動的で自然な会話を通じて見込み客を引き付ける
これらのエージェントを組み合わせることで、システムは構造化されながらも適応性の高いアウトリーチ アプローチを確保し、AI主導の顧客エンゲージメントをより人間味のあるものにします。
スペインで5つのeコマース企業を見つけて、そのメールアドレスを取得し、それぞれに1つずつメールの下書きを用意してもらえますか?
私たちの製品を紹介するためにお客様に電話して、来週ミーティングを設定してもらえますか?
音声エージェントとの会話の音声バージョンを次に示します。
タスクを専門的な役割に分割すると、スケーリングと改善が容易になります。ただし、エージェントが多すぎるとボトルネックになります。マルチエージェントのグループを小さく構造化し、各エージェントが明確な目的を持ち、必要なツールのみを持つようにします。各エージェントがジョブの完了を把握できるように、成功基準を事前に定義します。
マネージャー エージェントは、結果に対して責任を負う必要があります。このエージェントは単なる労働者ではなく、プロセスを監督し、タスクを割り当て、結果を確認し、最終出力が期待に応えていることを確認します。
評価者オプティマイザー (Evaluator-optimizer) : 反復的な改良
自分自身を改善し続けるワークフローをお探しですか?反復エージェントループがお勧めです。1 つのエージェントが出力を生成し、別のエージェントがそれを評価し、オプティマイザーが品質基準を満たすまで改善を続けます。
例：履歴書作成アシスタント。1つのエージェントが履歴書の下書きを作成します。もう１つのエージェントは、書式、キーワードの最適化、および構成をチェックします。最後のエージェントは、箇条書きやスキルなどの弱い部分を磨き上げ、完成版を提供します。
キーポイント：質の高い結果を求めるワークフローには最適ですが、明確な停止基準がないと、際限のない修正に陥る可能性があります。集中力と効率性を保つために、境界線を設定しましょう。
階層型シーケンシャルエージェント：構造が柔軟な場合
例えば、深いインサイト、株価評価、市場動向、リスク評価を生データとしてではなく、ユーザーが行動に移せる洗練されたレポートとして提供する投資リサーチ アシスタントを構築しているとします。シングルエージェントではその作業負荷に苦労するかもしれませんし、シーケンシャルなチェーンは柔軟性に欠けます。ハイブリッドな修正として、Langflowの階層型シーケンシャルエージェントを追加してください。
ベースは、シーケンシャル エージェントの セクションで前に説明したシーケンシャルの トリオです。リサーチ エージェントは、Tavily Searchを介して金融ニュースと市場データを取得します。財務エージェントは、Yahoo ファイナンスでバリュエーションとリスクを計算します。次に、分析・編集エージェントは、チャートと推奨事項を含むレポートを作成します。エンドツーエンドの構造と信頼性を備えています。
階層によるスケーリング：Microsoft (NASDAQ ティッカーシンボル: MSFT) のカスタムレポート を Slack に送信する必要がありますか? マネージャー エージェントが対応します。パイプラインをプロのアナリストのように扱い、オンデマンドでトリガーし、要点をまとめ、出力を調整します。一方、アウトリーチ エージェントは Slack の最新情報やニュースレターを配信し、インサイトが適切な人の目に素早く届くようにします。
Microsoft(MSFT)のレポートを作成してSlackチャンネルに送ることはできますか?
階層型シーケンシャル アーキテクチャは、構造と柔軟性を融合させています。シーケンシャルパイプラインはデータの収集、分析、および改善を処理し、階層レイヤーはユーザー リクエストを管理し、出力をリアルタイムで微調整します。
Run Flow コンポーネントを使用すると、これらのワークフローをシームレスに統合できます。ドロップダウンからプロジェクトを選択するだけで、構造化処理とリアルタイムの適応性を融合させることができます。複数ステップのワークフローを視覚的に整理することで、複雑なプロジェクトを簡素化し、細部に迷うことなく、エージェントのインタラクションの追跡、問題のデバッグ、依存関係の管理を、簡単に行うことができます。
このハイブリッドなセットアップは拡張性に優れているため、財務、法律調査、市場情報など、構造化された分析と適応型意思決定の両方を必要とするあらゆるプロセスに最適です。
キーポイント：柔軟性を実現しながら、ワークフローを整理します。しかし、複雑になるにつれて、エージェントやレイヤーが多すぎると動作が遅くなったり、コンテキストが失われたりする可能性があります。効率を維持するためには、情報の流れを密に保つことが重要です。
可観測性：エージェントのデバッグとスケーリングの鍵
どのようなアーキテクチャであっても、意思決定、インタラクション、およびコンテキストフローを追跡するためには、可観測性が不可欠です。Langflowは基本的な監視を提供し、LangSmith、LangWatch、Arizeなどのツールは、デバッグと最適化のためのより深いインサイトを提供します。
例えば、階層システムが一貫性のない結果を生成する場合に、Langflowのインターフェースではエージェント間のコンテキストギャップを明らかにし、迅速な調整が可能になります。効果的な可観測性により保守性が確保され、マルチ エージェントシステムの改善と拡張が容易になるのです。
最後に：エージェントは魔法ではない
最後にもう1つ留意すべき点は、エージェントはワークフローを大幅に簡素化し、改良することができますが、毎回正確で同じ結果が得られることを保証するものではありません。LLMの推論能力とプロンプトを通じて、エージェントをどれだけ効果的に誘導できるかに大きく依存することを忘れないでください。したがって、期待値を現実的なものにし、プロンプトを明確かつ適切に構成し、エージェントを定期的に評価して微調整することを忘れないでください。結局のところ、最も賢いエージェントであっても、最高の仕事をするためにはちょっとしたガイダンスが必要なのです。
次のステップ
最適なアーキテクチャは、ワークフローのニーズによって異なります。シングルエージェントのセットアップは、迅速で集中的なタスクに最適かもしれません。マルチエージェント アーキテクチャは、複雑なマルチステッププロセスに適している場合があります。重要なのは、シンプルに始めて、必要に応じて拡張することです。
Langflowではどのようなアーキテクチャを試していますか？ DataStax Langflowのアカウントメニュー、またはDiscordで、経験、インサイト、フィードバックをお待ちしています。
原文：https://www.datastax.com/blog/understanding-ai-agent-architectures-in-langflow
