エージェントワークフロー

エージェントワークフロー（Agentic Workflow）とは、単一のLLM呼び出しで完結させず、複数のAIエージェントが役割を分担しながら協調・逐次実行することで複雑なタスクを完遂するシステム設計パターンです。Andrew Ngが2024年に「AIの未来はエージェント的ワークフローにある」と提唱したことで広く注目されました。

エージェントワークフローが重要な理由は、1回のLLM呼び出しでは解決が難しいタスクを、計画・実行・検証のサイクルに分解することで高品質な成果を実現できるためです。例えばコード生成では「設計エージェント→実装エージェント→テストエージェント→レビューエージェント」のように分業させると、1回で完成させようとするより大幅に品質が向上することが示されています。

主な設計パターンとして、Reflection（自己レビュー・修正ループ）、Tool Use（外部ツール活用）、Planning（タスク分解・計画立案）、Multi-agent Collaboration（専門エージェント間の協調）の4つが挙げられます。langchainやAnthropicのagent SDK等のフレームワークが実装を支援します。orchestrationの設計がシステムの信頼性と効率性を左右する重要な要素です。