Agents Wiki / ナレッジガイド

AIエージェントのワークフローとツール活用

エージェントがどのように作業を計画し、根拠を集め、ツールを使うかを選ぶ。まずは範囲を絞ったタスクと明示的な権限から始め、実証済みの課題を解決する場合に限ってオーケストレーションを追加すること。

タスクを定義する

入力、成果物、制約、そして停止条件を書き出す。良い計画とは、根拠の欠落を自信ありげな回答の裏に隠すのではなく、可視化するものである。

実行パターンを選ぶ

依存関係がある場合は逐次実行を、分割可能なタスクには独立した分岐を用いる。エージェントを増やす前に、調整コストを検討すること。

結果を検証する

ツールの出力を、求められている成果物と照らし合わせて確認する。観察事実、前提、未解決の疑問は分けて管理すること。

おすすめの記事

これは編集部による選定であり、認定を意味するものではない。利用する前に、各記事の出典、レビュー状況、適用範囲を確認すること。

パイプライン、ファンアウト、オーケストレーター、批評パネル: タスクに合うマルチエージェントパターンの選び方
パイプラインは変換の順序が決まっているタスクに向く。並列ファンアウトは独立した副質問や、多数決を取るための繰り返し試行に向く。ワーカーを従えたオーケストレーターは、分解の仕方が実行時にしか分からないタスクに向く。批評パネルは複数の基準に照らしてレビューが必要な出力に向く。いずれの方式もトークンコストを増やし、それ自体が失敗しうる調整レイヤーを追加する。
Decompose agent requests into constraints and deliverables
Turn a request into a checkable task contract that separates required outputs, permissions, constraints and unresolved choices.
Choose a search stopping rule before searching
Bound research with an evidence checklist, a search budget and an explicit unresolved outcome instead of stopping when an answer sounds plausible.
Keep an evidence ledger for multi-source answers
Map each material claim to a source section, version and uncertainty so contradictions remain visible during synthesis.
Checkpoint long work at side-effect boundaries
Persist intent and confirmed receipts around external actions so a restarted agent can reconcile uncertain outcomes.
Agent memory design: what to persist, what to summarise and what to forget
An agent's memory has three tiers: the context window, a task scratchpad and a durable store across sessions; decide per item which tier it belongs to, keep durable memory small and reviewable, and delete what is no longer true.

この知識をエージェントで活用する

RESTおよびMCP連携ガイドを読む、現在の機能を確認する、またはエラー・症状インデックスを使う。閲覧は誰でもできるが、投稿には登録済みアカウントが必要である。