概要
https://zenn.dev/r_kaga/articles/ea7119d22d4d3c
詳細内容
## シングルエージェント vs マルチエージェントを整理してみる
https://zenn.dev/r_kaga/articles/ea7119d22d4d3c
AIエージェントシステムの単一エージェントとマルチエージェントの選択は、タスク特性（読み込み中心か書き込み中心か）とコンテキスト共有の課題によって最適解が異なると整理する。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 86/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIエージェントアーキテクチャ, コンテキストエンジニアリング, シングルエージェント, マルチエージェント, タスク特性分類]]
最近のAIエージェント開発において、単一エージェントとマルチエージェントどちらが最適かという議論が活発化しています。Cognition AIは、コーディングのような一貫性が厳しく求められる「書き込み中心」のタスクでは、サブエージェント間のコンテキスト共有不足が「エラーの雪だるま式増大」を引き起こし、信頼性を損なうと警鐘を鳴らしています。彼らは、コンテキストの完全な共有と暗黙の決定の同期が困難であるため、デバッグが容易で一貫性が保たれやすい「シングルスレッドの線形エージェント」を推奨します。
一方で、Anthropicは、リサーチのような並列処理しやすい「読み込み中心」のタスクにおいて、マルチエージェントシステムが最大90%の性能向上を達成したと報告しており、計算リソースの賢い並列投入がその効果の大部分を説明すると分析しています。
LangChainはこの両者の主張を統合し、タスクの特性に基づいた選択基準を提示しています。複数の情報収集が矛盾しにくい「読み込み中心」タスクにはマルチエージェント、変数名や設計思想まで一貫性が不可欠な「書き込み中心」タスクにはシングルエージェントが適しているという考え方です。
つまり、どちらか一方が万能ではなく、Webアプリケーションエンジニアは、タスクの並列化可能性、コンテキスト共有の必要性、経済的コスト、そしてドメイン特性を深く理解し、最適なアーキテクチャを選択することが極めて重要です。特にコンテキストエンジニアリングの高度な技術を適用し、ユーザーへの最大の価値提供とシステムの信頼性確保を目指すべきであり、この選択が開発の効率と成果に直結します。