概要
https://zenn.dev/google_cloud_jp/articles/5410925dc984b1
詳細内容
## マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを紐解く
https://zenn.dev/google_cloud_jp/articles/5410925dc984b1
Google Cloudは、Next Tokyoのデモを通じて、マルチエージェントシステムの設計思想と、役割ベースおよびステップベースでのエージェント分割実装をAgent Development Kit (ADK) で詳細に説明する。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[マルチエージェントシステム, Agent Development Kit (ADK), LLMアーキテクチャ, プロンプトエンジニアリング, Human-in-the-loop]]
Google CloudがNext Tokyoで披露したマルチエージェントシステムのデモは、単にLLMで完結するタスクではなく、実業務フローを自動化するAIアプリケーション構築の具体的な道筋を示している。この記事は、その裏側にあるアーキテクチャ設計を、ネット記事作成業務を例に詳細に解説。特に重要なのは、人間の「リサーチ担当者」「ライター」「レビュアー」といった役割を個別のエージェントに割り当てる「役割による分割」だ。これにより、ライターエージェントは自由な発想で記事を生成し、レビュアーエージェントはポリシー遵守を厳格にチェックするなど、相反する要件を持つタスクをそれぞれのエージェントに最適化できる。これは、個々のLLMのプロンプトチューニングの効率化と出力品質の向上に直結する。
さらに、リサーチプロセスを「トピック選定」と「レポート作成」に分割する「作業ステップによる再分割」も紹介され、マイクロサービス設計のように、機能の粒度を細かくすることで将来的な拡張性や再利用性を高める設計思想が示されている。これらの独立したエージェントは、Google CloudのAgent Development Kit (ADK) における「Sequential Agent」として連鎖的に処理を実行し、最終的に「Root Agent」が全体フローを統括。Root Agentは、エージェント間の出力履歴（セッション情報）を基にユーザーの指示（Human in the loop）を適切に解釈し、次の処理を動的に決定することで、非常に柔軟かつインタラクティブな業務フローを実現する。
この記事は、LLMの出力品質をプロンプトエンジニアリングのみでなく、複数のLLMエージェント間の協調とフィードバックループによって向上させるという、より高度なAIシステム開発のベストプラクティスを提示している。加えて、デモでは省略されたリモートエージェントへの拡張構想も語られており、大規模なGenAIシステムを構築するウェブアプリケーションエンジニアにとって、実践的な設計パターンと将来の展望が詰まった貴重な情報源となるだろう。