エージェントオーケストレーション

エージェントオーケストレーション（Agent orchestration）とは、複数の AIエージェント・ツール・ステップを一貫したワークフローへと調整し、単一のモデル単独よりも確実にタスクを解決させる手法である。オーケストレーターは次に実行するステップを決定し、コンポーネント間でデータを振り分け、それぞれの結果を統合する。

実践には二つのアプローチがある。「ワークフロー」は、あらかじめ定義されたコードパスを通じてモデルとツールを接続するもので、プロンプトチェイニング、ルーティング（入力を分類して専用タスクへ振り分ける）、並列化といったパターンがある。一方、エージェンティックAI ではモデル自身が動的にプロセスを主導する。オーケストレーター・ワーカー型では中央のLLMがタスクを分解し、ワーカーエージェントへ委任して出力を統合する。ツールは MCP などのプロトコル経由で呼び出されることが多い。

2025〜2026年にかけてオーケストレーションは本番システムの中核となり、LangGraph、AutoGen、CrewAIなどのフレームワークが状態グラフとしてモデル化している。長い実行経路における信頼性、誤りの連鎖、調整オーバーヘッドは依然として課題である。