概要
https://qiita.com/moritalous/items/274ea58bce3ccef1589b
詳細内容
## Strands AgentsのGraphマルチエージェントで、NodeにAgent以外をセットする方法
https://qiita.com/moritalous/items/274ea58bce3ccef1589b
Strands Agentsのグラフ型マルチエージェントに、標準エージェント以外のカスタム処理をノードとして組み込む具体的な方法と、その実現がエージェント構築の柔軟性を飛躍的に高めることを解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Strands Agents, マルチエージェントシステム, グラフ構造, カスタムエージェント, LLMオーケストレーション]]
「Strands Agents」は、LangGraphのようにグラフ構造を用いてマルチエージェントシステムを構築できる、オープンソースの革新的なSDKです。このフレームワークでは、各ノードにAIエージェントを配置するのが一般的ですが、本記事は、生成AIに依存しないカスタム処理をノードとしてグラフに組み込む具体的な方法を解説しており、エージェントシステムの真の柔軟性を解き放ちます。
これは、webアプリケーションエンジニアにとって極めて重要です。現実世界のエージェントシステムは、単にLLMが思考するだけでなく、データベースからの情報取得、外部API連携、あるいは既存システムの特定のビジネスロジック実行など、多様なカスタム処理を必要とするからです。本記事で示される`MultiAgentBase`クラスの継承と`invoke_async`、`__call__`メソッドの実装は、これらのカスタムロジックをシームレスにマルチエージェントワークフローに統合するための鍵となります。
具体例として、Tavily検索APIを活用する`SearchAgent`の構築が丁寧に解説されています。このカスタムノードがレポート作成エージェントのようなLLM駆動型エージェントと連携することで、単なる推論にとどまらず、正確な最新情報を基にした、より実用的な応答や成果物のアウトプットが可能になります。この方法は、既存のツールやサービスをAIエージェントの処理フローに容易に組み込む道を開き、開発者はより複雑で堅牢なAI駆動型アプリケーションを構築するための自由度を飛躍的に高めることができます。著者がこの機能の存在を知らずに要望を提出したという話は、オープンソースのコミュニティがもたらす価値と、技術の進化の速さを改めて示唆しています。