AI Agentのアーキテクチャ完全解説
はじめに
AI Agentを構築する際、最も重要な設計判断の一つが アーキテクチャパターンの選択 です。この記事では、主要な3つのアーキテクチャを技術的に解説し、ユースケースに応じた使い分けの指針を示します。
1. ReAct（Reasoning + Acting）
概要
ReActは2022年にGoogle Researchとプリンストン大学が提案したパターンで、推論（Thought）と行動（Action）を交互に繰り返す 最も基本的なAgentアーキテクチャです。
動作フロー
ループ:
1. Thought（推論）: 現在の状況を分析し、次にすべきことを考える
2. Action（行動）: ツールを呼び出して情報取得や操作を実行
3. Observation（観察）: ツールの実行結果を受け取る
4. → 1に戻り、目標達成まで繰り返す
メリット
- ハルシネーション抑制: ツールの実行結果（Observation）による現実世界のフィードバックが推論を補正
- 透明性: Thought（推論過程）が明示的に記録されるため、Agentの意思決定を追跡可能
- 実装のシンプルさ: 基本的なループ構造で実装でき、デバッグが容易
デメリット
- ステップ数の増加: 複雑なタスクでは推論・行動のループが長くなり、レイテンシが増大
- コスト: ループごとにLLM呼び出しが発生するため、APIコストが積み上がる
適するユースケース
- 調査・検索タスク（Web検索、データベース照会）
- 質問応答（RAG + Agent）
- 比較的短いステップで完了するタスク
2. Plan-and-Execute
概要
タスクを受け取ったら、まず 全体計画を立ててからステップを順次実行 するパターンです。ReActの「都度判断」に対し、先に戦略を決めてから動くアプローチです。
動作フロー
1. Plan（計画）: タスク全体を分析し、サブタスクのリストを生成
例: ["1. 競合リストを取得", "2. 各社の財務データを収集", "3. 比較表を作成", "4. レポートにまとめる"]
2. Execute（実行）: 各サブタスクを順番に実行
3. Re-plan（再計画）: 実行結果を踏まえ、必要に応じて計画を修正
2025年の進化: Reason-Plan-ReAct（RP-ReAct）
最新の研究では、計画と実行を異なるAgentに分担させる RP-ReAct が提案されています：
- Reasoner Planner Agent: 強力な推論能力でタスク分析と戦略立案を担当
- Proxy-Execution Agent: 計画を具体的なツール操作に変換して実行
この分離により、小規模なローカルモデルでも高い実行精度を実現できます。
メリット
- 効率性: 事前計画により不要なステップを回避
- 並列実行: 独立したサブタスクを同時実行可能
- 予測可能性: 計画が明示されるため、ユーザーが事前に確認・修正可能
デメリット
- 初期計画のコスト: 計画生成に時間とトークンを消費
- 計画の硬直性: 想定外の状況で計画の再構築が必要
適するユースケース
- 複雑なレポート作成
- 多段階のデータ処理パイプライン
- プロジェクト管理タスク
3. マルチエージェント
概要
複数の専門Agentが 役割分担し、協調してタスクを遂行 するパターンです。人間の組織のように、それぞれのAgentが異なる専門知識やツールを持ちます。
主要な協調パターン
A. 階層型（Supervisor + Workers）
1つの管理Agent（Supervisor）が全体を統括し、専門Worker Agentにタスクを割り振ります。
Supervisor Agent
├── Research Agent（調査担当）
├── Analysis Agent（分析担当）
├── Writing Agent（レポート作成担当）
└── QA Agent（品質チェック担当）
B. 協調型（Peer-to-Peer）
Agent同士が対等に会話・議論しながら協力してタスクを進めます。CrewAIの「Crew」パターンがこれに相当します。
C. 競争型（Debate/Ensemble）
同じタスクを複数のAgentが独立に処理し、結果を比較・統合して最良の出力を得ます。
主要フレームワーク
| フレームワーク | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| CrewAI | crewAI Inc. | ロールプレイ型の協調Agent。Delegation/Ask Question機能 |
| AutoGen | Microsoft | 会話ベースの協調。グループチャットでAgent間議論 |
| LangGraph | LangChain | グラフベースの状態管理。柔軟なワークフロー定義 |
| Autono | OSS | MCP互換、動的アクション生成、メモリ共有 |
メリット
- 専門性: 各Agentを特定のドメインに最適化
- スケーラビリティ: Agentの追加で機能拡張が容易
- 堅牢性: 1つのAgentの失敗が全体に波及しにくい
デメリット
- 複雑性: Agent間の通信・調整のオーバーヘッド
- デバッグ難度: 問題の原因特定が困難
- コスト: 複数のLLM呼び出しが並行で発生
適するユースケース
- 大規模な調査・分析プロジェクト
- 異なる専門知識が必要なタスク（法務×技術×ビジネス）
- 品質重視のタスク（複数視点でのレビュー）
アーキテクチャ選択ガイド
| 要件 | 推奨パターン |
|---|---|
| シンプルなQ&A・検索 | ReAct |
| 定型的な複数ステップ処理 | Plan-and-Execute |
| 複雑・大規模な業務プロセス | マルチエージェント |
| リアルタイム応答が重要 | ReAct |
| 精度・品質が最優先 | マルチエージェント（Debate型） |
| コスト効率重視 | Plan-and-Execute |
まとめ
AI Agentのアーキテクチャは、解決すべき課題の複雑さとコスト・速度のバランスで選択します。多くの場合、まず ReActでプロトタイプ を作り、複雑さが増すにつれて Plan-and-ExecuteやMulti-Agentに進化 させるのが実践的なアプローチです。