マルチエージェントシステム（マルチエージェントシステム）

複数のAIエージェントが役割を分担し、互いに通信しながら協調的にタスクを遂行するアーキテクチャがマルチエージェントシステム（MAS: Multi-Agent System）である。2025-2026年のLLMアプリケーション開発では、単一プロンプトによる逐次処理の限界を超えるために、専門化されたエージェントを組み合わせるMASアプローチが主流になりつつある。

概要

マルチエージェントシステムは、1990年代の分散AI研究に起源を持つが、GPT-4やClaude 3.5以降の高性能LLMの登場により、実用的なソフトウェアアーキテクチャとして再注目されている。各エージェントは独立したシステムプロンプト・ツールセット・メモリを持ち、オーケストレーター（監督エージェント）が全体の進行を管理する。2026年時点で、AutoGen 0.4・CrewAI 0.80・LangGraph 0.2・MetaGPT 0.8・OpenAI Swarm（実験版）など主要フレームワークが乱立しており、GitHub Star数はAutoGenが68,000超、CrewAIが45,000超を記録している。

エージェント間の通信パターンは大きく3種類に分類される。直列パイプライン（Agent A → B → C と逐次処理）、並列ファンアウト（複数エージェントが同時実行し結果を集約）、対話型ディベート（エージェント同士が議論して結論を導出）である。タスクの性質に応じてこれらを組み合わせることで、コーディング・リサーチ・データ分析など多岐にわたる業務を自動化できる。

主な特徴・アーキテクチャパターン

• 役割分業: 各エージェントに「リサーチャー」「コーダー」「レビュアー」「テスター」など専門役割を割り当て、人間のチーム構成を模倣する
• ツール統合: 各エージェントが独自のツール（Web検索・コード実行・DB問い合わせ・ファイル操作）を持ち、必要に応じて呼び出す
• 共有メモリ: Redis・SQLite・ベクトルDBなどを介して、エージェント間で知識や中間成果物を共有する
• オーケストレーション: 監督エージェントまたはグラフベースのワークフローが、タスクの分配・進捗管理・エラーハンドリングを担当する
• 自己修正ループ: 出力の品質チェックを行うエージェントがフィードバックを返し、生成エージェントが修正するイテレーションが可能
• スケーラビリティ: エージェント数を動的に増減でき、負荷に応じてモデルサイズ（GPT-4o → GPT-4o-mini）を切り替えるコスト最適化が可能
• 障害耐性: 一つのエージェントが失敗しても、タイムアウト検知とリトライにより全体のタスクを継続できる
• トレーサビリティ: 各エージェントの入出力・ツール呼び出し・判断根拠をログに記録し、デバッグや監査に活用する

主要フレームワーク比較

実装パターンと具体例

パターン1: リサーチ → 執筆 → レビュー パイプライン

リサーチャーエージェントがWeb検索でソースを収集し、ライターエージェントが記事を生成、レビューエージェントがファクトチェックと品質評価を行い、不合格なら修正ループに戻す。CrewAIのsequentialプロセスで実装可能。

パターン2: コード生成 → テスト → デバッグ ループ

プランナーエージェントが設計を作成、コーダーエージェントが実装、テスターエージェントが単体テストを実行し、失敗したテストの情報をデバッガーエージェントにフィードバック。AutoGenのGroupChatパターンで実現。

パターン3: 多視点ディベート

同一の質問に対して、楽観的視点・悲観的視点・中立視点の3エージェントが独立に回答を生成し、ジャッジエージェントが最終結論を合成。幻覚リスク低減と回答精度向上に有効。

設計上の注意点

• トークンコスト管理: エージェント数 × 対話ターン数でAPIコストが急増するため、GPT-4o-miniやClaude 3.5 Haikuなど軽量モデルを下位エージェントに割り当てる。上位の判断エージェントのみGPT-4oやClaude Opusを使用する
• 無限ループ防止: エージェント間の対話にmax_turns制限（通常5-10ターン）を設定し、収束しない場合はフォールバック処理を行う
• コンテキストウィンドウ: 対話履歴が膨大になるため、要約エージェントを挟むか、直近N件のみ保持するスライディングウィンドウ方式を採用する
• セキュリティ: コード実行エージェントにはサンドボックス（Docker・E2B）を必ず使用し、ファイルシステムアクセスを制限する

関連用語との違い

よくある質問（FAQ）

Q1: マルチエージェントシステムはどんなタスクに向いているか？ A: 単一プロンプトでは品質が不安定な複雑タスク（長文レポート作成・コードベース全体のリファクタリング・多角的リサーチ）に向く。単純なQ&Aや要約など単一LLM呼び出しで十分なタスクにはオーバーヘッドが大きい。

Q2: エージェント数が多いほど精度は上がるか？ A: 一般に3-5エージェントが費用対効果のスイートスポット。エージェント数増加によるコスト増と通信オーバーヘッドが精度改善を上回る閾値がある。Microsoft Researchの実験では、5エージェント以上でHumanEvalスコアの改善幅が1%未満に収束した。

Q3: ローカルLLMでマルチエージェントは実用的か？ A: Qwen3-8BやGemma4-12Bクラスのモデルをviaで複数起動し、LiteLLMで統合すれば可能。ただし推論速度がボトルネックになるため、Apple Silicon M4 Ultra（128GB）やRTX 5090（32GB VRAM）クラスのハードウェアが実用ライン。

Q4: CrewAIとAutoGenの使い分けは？ A: CrewAIは役割ベースで直感的な設計が可能で、定型的なワークフロー向き。AutoGenは会話ベースで柔軟性が高く、動的にエージェント構成を変更したい場合に適する。LangGraphはグラフベースで最も制御が細かいが学習コストが高い。

まとめ

• マルチエージェントシステムは複数の専門AIエージェントが協調してタスクを遂行するアーキテクチャ
• 2026年時点でAutoGen・CrewAI・LangGraph・MetaGPTが主要フレームワーク
• 直列パイプライン・並列ファンアウト・対話型ディベートの3パターンを組み合わせて設計する
• コスト管理（モデル使い分け）・無限ループ防止・セキュリティ（サンドボックス）が設計の要所
• 3-5エージェントが費用対効果の最適解で、過度な分業は逆効果になりうる