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行動と道具の使用パターン

エージェントを構築する際には、エージェントが外部システムとどのように相互作用し、単純な情報検索を超えた行動を行うかを決めてください。 この記事では、エージェントアーキテクチャにおけるツール使用およびアクション機能を実装するための3つの主要なパターンについて説明します。

各パターンは、基本的なAPI接続から高度なマルチエージェントオーケストレーションまで、異なるアーキテクチャのニーズに対応しています。 これらのアプローチを理解することで、ご自身の具体的な要件や制約に最適なツール使用戦略を選ぶことができます。

APIプラグイン統合

APIプラグインはOpenAPI仕様を使用して、外部サービス統合のための標準化されたインターフェースを提供します。 これらのプラグインは、シンプルな静的設定を提供し、シンプルなサービス統合シナリオに適しています。

APIプラグインアーキテクチャの図は、OpenAPI仕様に基づく統合と静的設定、限定的なマルチターン機能を示しています。

APIプラグインは、開発者の介入なしに複数ラウンドやコンテキスト認識のやり取りをデフォルトで処理しません。 プラグイン作成時に設定された事前定義のAPI定義が、レスポンスペイロードのトリミングや互換性のないデータ処理を決定します。

このアプローチは、複雑なオーケストレーションを必要としない、一貫したリクエスト-レスポンスパターンでエージェントの要件を満たすシンプルなステートレスサービス統合に適しています。

モデルコンテキストプロトコルの実装

モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、エージェントがツールを使用するために最適化されたオープンソースのプロトコルです。 これは、ディスカバリープロセス中に適切なツールを選択するためのオーケストレーション層の存在を前提としています。 MCPサーバーはエージェントの呼び出し制限を交渉したり適応したりせずにツールを提供します。

プロトコルベースのツール発見と動的ツールセットとの統合、独立したサーバー保守を示すMCPアーキテクチャ図。

MCPは動的ツールセットをエージェントに公開することを可能にし、エージェント機能へのAPIの更新や追加にかかる開発者のオーバーヘッドを削減します。 このアーキテクチャは、異なる開発者がエージェント開発チームとは独立してMCPサーバーや含まれるツールを管理できる、別々の所有モデルをサポートしています。

呼び出しエージェントは、互換性のないツールスキーマや応答を受け入れたり破棄したりする責任があります。 このアプローチは柔軟性を提供しますが、堅牢なエラー処理および互換性チェック機構を必要とします。

エージェント間通信

エージェント間(A2A)プロトコルは 、複数のAI強化エンティティ間の相互作用を可能にし、両者が動的に交渉し適応できる仕組みを可能にします。 Linux FoundationのA2Aは、複雑なエージェント間シナリオに最適化されたオープンソース実装です。

このアーキテクチャは、複数のエンティティが動的にタスクを交渉できるリーダー・クルー・エージェントパターンをサポートしており、画像や映像処理などのモダリティ変更も行えます。 このプロトコルは、多様な能力を必要とする複雑なワークフローを実現するために、専門的なエージェント間の高度な調整を可能にします。

A2Aプロトコルは、動的なタスク分配、専門的な能力アクセス、または複数のAIエンティティが協働して働く複雑なワークフローオーケストレーションを必要とするシナリオに最適です。

詳しくはこちら: AIエージェントのオーケストレーションパターン