マルチエージェントフレームワークによるAIワークフローの構築

多くの開発者はAIエージェントを作ろうとすると、まず1つの大きな言語モデルループ（システムプロンプトとツールを1つか2つ）から始めます。小さなタスクならそれで十分です。

しかし、構造が必要になると、システムはほころび始めます。出力が予測できなくなり、ワークフローのデバッグが難しくなり、進捗ではなく繰り返しにトークンを消費してしまいます。

マルチエージェントワークフローを使えば、AIエージェントを構築し、チームのように明確な役割と意思決定の可視性を持って同じ目標に向かって動かせます。

マルチエージェントフレームワークとは？

マルチエージェントフレームワークは、複数のAIエージェントを連携させて構築・運用・管理するための基盤です。

これはエージェント同士の通信やタスクの受け渡し方法を管理するインフラです。

マルチエージェントシステムを扱う場合、このフレームワークが運用の要となります。

本質的には、生の大規模言語モデル（LLM）を役割ごとに分けたエージェントに変換し、それぞれが予測可能な方法で動作するようにします。

オーケストレーションロジックを一から書く代わりに、フレームワークが構造・制御・再現性を提供します。

マルチエージェントフレームワークの主要な概念

マルチエージェントフレームワークの仕組み

マルチエージェントフレームワークは、エージェントの起動方法、データの受け渡し方法、進捗の管理方法に構造を与えます。

複雑さに応じて拡張でき、実際の運用でも使えるようにエージェントの連携を支える基礎を提供します。

例えば、WhatsAppチャットボットをマルチエージェント構成で動かす場合、予約、返金処理、認証などのタスクをそれぞれ異なるエージェントが担当し、1つの巨大なボットに頼らず裏側で連携できます。

エージェントはシステム内の呼び出し可能なコンポーネントとして登録される

エージェントが何かを実行する前に、フレームワークはその存在を認識している必要があります。つまり、エージェントの名前、担当範囲、利用可能なツールや情報をシステムに伝えます。

多くのフレームワークでは、この設定は設定ファイルやコードで行い、各エージェントの役割や起動方法を定義します。例えば、次のようにシステムに伝えます：

「これがプランナーです。ユーザー入力を読み取り、次に何をするか決めます。」
「これがバリファイアです。ユーザー情報を受け取り、booking_idとユーザー情報を返します。」

登録が完了すると、フレームワークはワークフロー内で順番が来たときにエージェントを名前で「呼び出す」ことができます。

ルーティングエージェントが次に実行するエージェントを決定する

プランナーエージェントやコントローラー関数がAIエージェントのルーティングを担当します。最新のボット出力、現在の会話履歴、場合によっては元のユーザー入力を見て、次に何をすべきか判断します。

一部のプランナーはプロンプトベースで、システムメッセージを受け取り、次に実行するエージェント名を出力します。

他のものはハードコードされたロジックやフローグラフを使い、使っているAIエージェントフレームワークによって異なります。

フレームワークはその出力を使って次のエージェントを呼び出します。タスクを実行するのではなく、誰がタスクを担当するかを決めるのがルーターです。

エージェント間のデータはメッセージで受け渡される

エージェント同士は直接メモリを共有しません。1つのエージェントが処理を終えると、その出力はメッセージ（通常は辞書やJSONオブジェクト）としてまとめられ、次のエージェントの入力として渡されます。

フレームワークがこの受け渡しを管理します。システム構成によっては、共有メモリ領域に保存したり、次のエージェントの入力インターフェースに直接渡したりします。

メッセージには内容以外にも様々な情報が含まれることが多いです：

• 送信者（エージェントまたはユーザー）
• ワークフロー内のどこから来たか
• どのように使うべきか（例：トリガー、入力、判断材料）
• トークン数やタイムスタンプなどのオプションのメトリクス

このようなコンテキスト情報が、タスクのルーティングを明確にし、エージェント同士の独立性を保ちます。

ワークフローの状態とトリガーで実行を管理する

フレームワークはこれまでに何が起きたか（どのエージェントが実行され、何を返し、何が残っているか）を追跡します。これは状態オブジェクトに保存され、各ステップごとに更新されます。

トリガーは次に何をするかを決めます。出力値や条件を使ってフローを分岐させます。

これにより、すべてのエージェントにロジックをハードコードせずにシステムを進められます。ワークフローを動かすのはエージェント自身ではなく、状態です。

マルチエージェントフレームワークを使う主な利点

1つのエージェントに負荷をかけずにロジックを拡張する

1つのAIエージェントだけでは、プロンプトやツールが増え、責任範囲が曖昧になりがちです。マルチエージェントフレームワークなら、ロジックを明確なタスクごとに分担できます。

1つのエージェントに無理をさせるのではなく、検索、検証、実行などのステップを個別のエージェントに割り当て、システムを段階的に拡張できます。

エージェント同士の連携を可視化してデバッグ

AIエージェントが協力する場合、問題の原因を追跡するのが難しいことがあります。フレームワークは各エージェントが受け取ったもの、返したもの、どこで止まったかを見せてくれます。

何が壊れたかを推測するのではなく、受け渡しを直接確認して修正できます。この可視性がAIエージェントの連携を現実的にします。

エージェントをワークフロー間で再利用する

うまく動くエージェントは再利用しましょう。フレームワークを使えば、同じエージェントを異なるフローに組み込めるので、再実装せずに済みます。一貫性が保たれ、テストも速くなります。

例えば、ユーザー入力や認証をチェックするバリデーションエージェントは、カスタマーサービスチャットボットや予約チャットボットなど、同じロジックが必要な場所で使い回せます。

失敗やリトライを自動で処理する

エージェントが失敗した場合、フレームワークがリトライしたり、スキップしたり、次に進めたりできます。自分でそのロジックを書く必要はありません。

組み込みのフォールバック機能で、追加作業なしにワークフローの信頼性が向上します。この信頼性が実運用システムを支えます。

変更しやすいエージェントフローを構築する

タスクをエージェントごとに分割しておけば、何か変更があってもシステム全体を作り直す必要はありません。

プランナーを更新したり、1つのエージェントの応答方法を変更しても、他の部分を書き直す必要はありません。

この柔軟性は大きなメリットです。Salesforceの調査によると、エージェント型AIを使うチームは、ワークフローの適応性のおかげで従業員1人あたり週11時間の時間を節約しています。

トップ5のマルチエージェントフレームワーク

どのマルチエージェントフレームワークを選ぶかは、作りたいものやエージェントの動作・通信・障害時の復旧にどれだけ制御したいかによります。

最適なフレームワークはそれぞれ異なる特徴があります。構造化されたワークフローに強いものもあれば、柔軟性を重視する代わりに明確さが犠牲になるものもあります。

自分たちのチームのニーズや、システムをどこまで拡張したいかに合ったものを選びましょう。

1. Botpress

Botpressは、ステップ・役割・チャネルをまたいで連携できるAIエージェントを構築するためのビジュアル開発プラットフォームです。

ロジックをコードで組む代わりに、フロー・メモリ・条件・ツール呼び出しでエージェントの動作を定義します。

マルチエージェントの動作は、指示・ワークフロー・外部ツールを中心に構成されます。Botpressの各ノードは、独自の指示とスコープを持つ集中ユニットとして機能します。

複数の自律ノードや静的ノードに推論を分割したり、検証レイヤーを追加したり、ユーザー入力をツールベースの意思決定ロジックでルーティングしたりできます。すべてを1ステップで処理する必要はありません。

メモリは各フローごとにスコープされるため、エージェントは必要な情報だけを利用します。入出力は明確に定義され、ツール呼び出しも組み込みの連携で直接追加できます。

主な機能

• フローとノードを使ったビジュアルなエージェントオーケストレーション
• ノード間のスコープ付きメモリと変数制御
• 複数ターンのメモリ、フォールバックロジック、リトライ機能
• API呼び出し、Webhook、関数入力によるツール利用

2. LangChain

LangChainは、プロンプト・ツール・メモリをチェーンでつなぎ合わせてLLM搭載アプリケーションを構築する開発者向けフレームワークです。

もともとは検索や計算機などのツールとLLM呼び出しを構造化するために始まりましたが、徐々に大規模なエコシステムへと拡大しました。

あるリリースでは「エージェント」、次は「アシスタント」、その次は「ランナブル」と、進化が速く、何でもできる強力なツールキットですが、使いこなすには時間がかかることもあります。

ツールキットを割り当てたり、エージェント間のルーティングロジックを構築できます。特に優れているのはモジュール性で、コンポーネントは再利用可能で、組み合わせや外部APIとの統合も容易です。

ただし、思った以上に「つなぎ」コードを書くことになります。また、抽象化が頻繁に変わるため、今使っている方法が推奨されているか確認する価値があります。

主な機能

• プロンプト・ツール・メモリのモジュール型チェーン構築
• LLM、ベクトルストア、APIとの連携
• LangSmithによるオプションのトレースや評価

3. CrewAI

CrewAIは、各エージェントに明確な役割とタスクを割り当ててマルチエージェントワークフローを簡単に構築できます。クルーを作成し、目標を設定し、エージェントは共有マネージャーを通じて連携します。

オーケストレーションロジックを一から書かずにエージェント協働をモデリングできる最速の方法の1つです。

プランナーと実行者のペアや、調査・レビューのフロー、責任分担が明確なチーム型タスクに最適です。

ただし、複雑さが増すと抽象化が厳しくなります。エージェントの実行タイミングや方法の柔軟性が減り、動作を変更するにはフレームワークのデフォルトから外れる必要があることもあります。

主な機能

• 名前・目標・メモリを持つ役割ベースのエージェント設定
• エージェントの順次・並列実行に対応
• エージェント協働のための共有クルーメモリ
• ツール・関数・カスタムプロンプトとの簡単な連携

4. AutoGPT

AutoGPTは、GPTチャットボットに目標を与え、計画・思考・調査・実行を人間の手を借りずに自律的に行わせる様子を初めて示したプロジェクトです。

目的を設定すると、AutoGPTは推論ステップを繰り返し、サブゴールを作成し、ツールを呼び出し、戦略を随時調整します。

エージェント的な動作を自律的かつ動的に感じさせる大きな進歩でしたが、精度重視の用途には向いていません。

タスクループは壊れやすく、エージェントが同じ計画を繰り返し書き直したり、無関係なサブタスクに迷い込むことがよくあります。

メモリやツール、APIを組み込むことはできますが、すべてをつなぎ合わせると予測しづらいフローになり、デバッグや制御が難しくなりがちです。

主な機能

• 自己プロンプトとタスク計画を行う目標駆動型エージェント
• 自動サブタスク生成と実行ループ
• プラグインやAPI呼び出しによるツール利用に対応
• カスタムスクリプト・関数・連携で拡張可能

5. Autogen

AutogenはMicrosoftが提供するオープンソースフレームワークで、エージェント同士が構造化されたターン制メッセージでやり取りするマルチエージェント会話に特化しています。

特に、計画と実行のループや人間が介在するシステムなど、やり取りの一つ一つを細かく制御したい場合に適しています。

Autogenは透明性に優れています。会話の途中で関数を挿入したり、カスタムロジックで意思決定をルーティングしたり、各エージェントが何を言い、なぜそうしたのかを正確に追跡できます。

しかし、スケールさせるには工夫が必要です。メッセージのオーケストレーションは柔軟ですが抽象化されていないため、履歴やエージェント設定、ステップごとのロジックを自分で管理する必要があります。

研究環境や制御されたテスト、再現性のあるエージェント動作が求められる場合、最も精密なフレームワークのひとつです。

主な機能

• ターン制のマルチエージェント通信フレームワーク
• 人間の介入や関数呼び出し型エージェントに対応
• 透明なメッセージトレースとカスタムロジックの挿入が可能

マルチエージェントフレームワークでの構築方法

最も簡単な始め方は、すでに単一エージェントでは複雑すぎる実際のワークフローをひとつ選び、それをいくつかのシンプルなパートに分解することです。

例えば、リード獲得チャットボットや予約フロー、ロジックや検証、アクションが複雑に絡み合っているものを考えてみてください。

各ステップにエージェントを割り当て、フレームワークのルーティングやメッセージ機能でつなげます。

ステップ1：単一エージェントのロジックが破綻している箇所を特定する

ボットやシステム内で、プロンプトが長くなったり、ツール呼び出しが連鎖して無理やり追加されている箇所を探します。そこがエントリーポイントです。よくある例をいくつか挙げます：

1. ユーザー入力の解析、適格性の確認、返金処理、確認メッセージ送信をすべて1つのループで行う返金フロー
2. データ収集、フォーム検証、ユーザータイプの割り当て、メール送信を1つのプロンプトチェーンで処理するオンボーディングシーケンス

システム全体を再設計するのではなく、すでに問題が出ているワークフローだけを切り出します。

ステップ2：フレームワークに手を付ける前に役割を定義する

複雑なロジックを見つけたら、それを実際の責任範囲に分解します。

入力を検証するものがあれば、それは1つのエージェント。外部アクションを処理するものがあれば、それは別のエージェントです。

どこで受け渡しが発生するか分かる程度に、平易な言葉で書き出してみましょう。

全体を可視化すると、実際に分離すべき部分と統合できる部分が見えてきます。また、どんなフレームワークが必要かも感覚的に分かります。

各役割は、それ単体でテストできるものとして定義しましょう。

ステップ3：フレームワークを選ぶ

自分のワークフロースタイルに合ったプラットフォームを選びます。

• ビジュアル型：ノードベースのフローやスコープ付きメモリを使いたいならBotpress。
• コード重視：Pythonでロジックを組みたいならLangChainやCrewAI。

フレームワークによって、エージェントの登録・起動・接続方法が決まります。

ステップ4：最初のワークフローを構築する

定義した役割をエージェントとしてフレームワーク内に作成します。それぞれに名前、担当業務、必要なツールやAPIアクセス権を与えます。

エージェントが揃ったら、フレームワークのルーティング機能で順番につなげます。

ここでの目標は、各エージェントが自分の役割に集中しつつ、端から端まで一連のワークフローを動かすことです。

ステップ5：システムを実行し、すべての受け渡しを確認する

ワークフロー全体を最初から最後まで実行し、何が起きているかを追跡します。各エージェントが何を受け取り、何を返し、フローが正しく移動しているかを確認しましょう。

エージェントが混乱した入力を受け取る場合は、スコープの設定が間違っている可能性があります。ロジックが予期せず飛ぶ場合は、ルーティングの修正が必要です。

受け渡しがスムーズになれば、システムは正常に動作しています。

マルチエージェントフレームワーク活用のベストプラクティス

フレームワーク選びは出発点に過ぎません。より重要なのは、その上でワークフローをどう設計・テスト・管理するかです。

AIシステムがよりモジュール化・自律化するにつれ、トレーサビリティは難しくなります。

コアロジックは中央に集約する

重要な意思決定を複数のエージェントに分散させるのは避けましょう。主要な推論が一箇所で行われていれば、保守やテストが容易です。

エージェントの入出力を事前に定義する

各エージェントには明確な契約（受け取るもの・返すもの）を持たせましょう。これにより、エージェントの差し替えや新しいワークフローへの組み込みが容易になります。

エージェント間でやり取りされるすべてのメッセージを記録する

エージェント同士のやり取りが見えなければ、デバッグはできません。すべての入出力を、フローを遡れるだけの十分なコンテキストとともに記録しましょう。

スコープ付きメモリでノイズとコストを削減する

各エージェントには必要なコンテキストだけを与えます。全メモリアクセスを許すと、プロンプトが肥大化し、トークン消費が増え、エージェントの挙動も予測しづらくなります。

協調できるAIの構築を始めましょう

多くのシステムは、実際の連携が必要になった瞬間に破綻します。Botpressなら、エージェントの役割やロジックを定義し、タスクの受け渡し方法をコントロールできます。テストや理解も容易です。

また、フロー間でデータをきれいに受け渡すことも可能です。どのツールが呼ばれ、なぜ実行され、ワークフローでどう使われたかを示すマルチターンログで、すべてのステップを追跡できます。

プロンプト調整や幻覚制御に悩むのではなく、実際に機能するエージェント＝ソフトウェアのように動くものを作ることに集中できます。

今すぐ構築を始めましょう — 無料です。

よくある質問

自分のAIプロジェクトに本当にマルチエージェントフレームワークが必要なのか、それとも単一エージェントで十分なのか、どう判断すればいいですか？

単一エージェントのプロンプトやワークフローが長くなりすぎたり、デバッグが困難になっている場合は、マルチエージェントフレームワークが必要なサインです。一方、シンプルなQ&Aや単一目的のボットなどは、単一エージェントでも十分なことが多いです。

マルチエージェントフレームワークの構築は大企業向けだけですか？小規模スタートアップにも適していますか？

マルチエージェントフレームワークは大企業だけでなく、小規模スタートアップにも有用です。複雑なタスクを専門エージェントに分割することで、デバッグが容易になり、小規模なプロジェクトでも管理しやすくなります。

マルチエージェントシステムを使う場合、すべてを別々のエージェントに分ける必要がありますか？単一エージェントのロジックと混在させてもいいですか？

マルチエージェントシステムを使っても、すべてを分割する必要はありません。シンプルなタスクには単一エージェントのロジックを使い、複雑なワークフローだけマルチエージェントでオーケストレーションすることができます。

マルチエージェントシステムは、アプリケーションで複数のAPIやマイクロサービスを使うのとどう違うのですか？

マルチエージェントシステムは、役割や推論能力が異なるAIエージェント同士が構造化されたメッセージや状態をやり取りしながら連携する点が特徴です。APIやマイクロサービスは個別の機能を提供しますが、独立して複雑なワークフローをオーケストレーションすることはありません。

マルチエージェントシステムの運用コストは、単一の大規模LLMを使う場合と比べてどうですか？

マルチエージェントシステムは、特化した小規模エージェントが効率的にタスクを処理できるため、長いプロンプトや繰り返しのコンテキストでトークンを無駄にせず、単一の大規模LLMよりコストを抑えられる場合があります。ただし、オーケストレーションやエージェント間通信の管理コストが追加されるため、コスト削減効果はユースケースの複雑さによります。