はじめに

AWSがre:Invent2024でBedrockがマルチエージェント機能（プレビュー）を発表しました。

（画像の引用元）

マルチエージェント機能により、異なるタスクを担当するエージェントを簡単に統合し、動的に連携させることが可能です。また、APIを通じてエージェント間で情報を共有し協力する仕組みを提供しており、大規模で複雑なシステムにも対応できます。

これだけ見ると「マルチエージェント最高じゃん！シングルエージェントなんて不要で、マルチエージェント一択！」となります。
ですが、実際はそういったわけもなく、どちらにもメリット・デメリットがあります。そこで本記事はシングルエージェントとマルチエージェントの比較を行っていきます。

シングルエージェントとマルチエージェントの比較

シングルエージェントとは、1つのAIエージェントが外部環境やユーザーとのやり取りを通してタスクを遂行する仕組みです。このエージェントは、与えられた目標や指示に基づいて自律的に動作し、タスクの分解から実行まですべてを単独で担います。

一方、マルチエージェントは複数のAIエージェントがそれぞれの役割を持ち、協力して目標を達成する仕組みを指します。各エージェントは得意な領域や機能を担当し、情報や結果を共有しながらより複雑なタスクを並行して実行します。

シングルエージェントの特徴

運用や実装が比較的シンプルであるため、PoCや小規模なシステムに適している
単一のエージェントがすべてを担うため、タスク分解・実行プロセスが一元化しやすい
大規模かつ複雑な目的では処理が負荷集中しやすく、拡張性に限界があるとされる

マルチエージェントの特徴

役割や機能が異なる複数のAIエージェントが連携し合うことで、より複雑な課題や大規模プロジェクトに対応しやすい
それぞれの専門領域や機能に特化したエージェント同士が相互補完するため、高い柔軟性を発揮する
設計・実装面で複雑性が増すため、エージェント同士の通信や競合が生じないよう調整を行う必要がある

使い分けのポイント

小規模の単純タスクであればシングルエージェントを導入し、管理を容易にする
複数の専門機能が必要になる、あるいは大規模タスクを高速に処理する場合はマルチエージェントを検討する
システム全体の要件や利用可能なリソース、タスクの複雑さに応じて選択することが推奨される

Appendix

日本企業では、まずRAGやシンプルなChatBotといったシングルエージェントの検証が進んでおり、その次のステップとして、複数のタスクを同時並行で解決できるマルチエージェントへの期待が高まっている。シングルエージェントでは一つのエージェントが計画と実行を両立させるReActなどの仕組みを利用しやすく、導入も容易だが、効果を最大化するにはエージェント単体の設計が洗練されている必要がある。
一方、マルチエージェントではエージェント間の協力や競争、コミュニケーション手段の設計などを緻密に行うことで、大規模なタスクをより柔軟に扱うことが可能になる。ただし、チームで作業するイメージであるため情報共有や衝突解決の仕組みが必須になり、構築・運用の難易度は高い

※図が大きく見づらいので拡大してご確認ください

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