AIエージェントを概念実証の段階から、信頼性が高く本番運用に対応した企業向けワークフローへ移行するには、拡張性、応答性、費用対効果の基準を満たす必要があります。データから得られる対話的な洞察だけでは不十分なことが多いため、エージェントが必要とされています。LLMは計画、推論、行動が可能であり、エージェントはLLMという「頭脳」の周囲を構成する論理的な仕組みです。ツールを使い、外部APIとやり取りし、自身の誤りを修正し、他のエージェントと協働します。
エージェント型システムは、次に何をすべきか、どのエージェントが担当するか、どのツールを使うか、ユーザーに応答するのに十分な文脈があるかどうか、といった多数の高頻度な意思決定に依存しています。大きな進化として、Type SafeのJEVのような低コストで較正された意思決定モデルが登場しました。これにより決定論的な処理をLLMから切り離し、LLMを深い推論と統合に集中させることができます。検索技術と同様に、エージェント型の全体像も、単純な単一エージェントのループから、綿密に設計されたマルチエージェントのワークフローや制約付きのアーキテクチャへと移行しつつあります。
この記事では、実務者の視点から6つのアーキテクチャパターンを詳しく掘り下げ、それぞれの仕組み、データフローの可視化、そしてLLMのワーキングメモリを管理する上でのコンテキストエンジニアリングの役割を解説します。エージェントは4つの柱で構成されます。論理、ツール、アクションを統括する中核のLLM、計画と制御フロー、そしてメモリです。
コンテキストエンジニアリングは、本番運用への対応力を測る重要な基準です。エージェントのコンテキストは非常に動的で、各アクションごとに観察結果、エラー、中間的な思考が蓄積されます。すべてをプロンプトに追加し続けるとコンテキストウィンドウが肥大化し、遅延とコストが増大するうえ、LLMが細かな事実を見失う原因にもなります。中核的な手法の一つがステート・プロジェクションであり、現在のワークフローのステップに厳密に必要なコンテキストだけを注入します。
出典: Towards Data Science · 要約：HeadlinesBriefing