多様な AI エージェント設計パターン22選を比較

## はじめに

近年、LLM（大規模言語モデル）の普及により、「AIエージェントをどう設計するか？」が非常に注目を集めています。  
単純に「1回のプロンプトで応答する」だけでなく、**複数ステップに分割**したり、**ツールや他のエージェントと連携**するなど、多彩なワークフローが生まれました。

これまでAIエージェントのワークフローについて解説してきましたが、この記事では解説したAIエージェントの簡単な比較をしていきたいと思っています。

https://qiita.com/syukan3/items/5becdc4f786aedbfa80a

https://qiita.com/syukan3/items/ddb51cd2e6b853f0f948

https://qiita.com/syukan3/items/153409d7f387ea8c3065

https://qiita.com/syukan3/items/3f9e857dc0203430ea76

本記事では、前回までの連載で扱った各種パターン（Anthropic Cookbook の 5 大パターンから始まり、ReAct、Self-Reflective、Tree-of-Thoughtなどの拡張、さらにはメモリ重視型やデジタルツインベースなどの「さらに先を行く」アプローチまで）を**一挙に整理**します。  

最後には、それらのパターンを**いくつかの評価軸**で星（★）をつけて比較した表も掲載します。  
すべてをマスターする必要はありませんが、**どのようなタスクに、どの構成が向いているか**のヒントになれば幸いです。

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## 1. Anthropic Cookbook の 5 大パターン

Anthropic が公開している Cookbook に掲載されている代表的な 5 つのワークフローです。  
いずれも「基本の型」として非常に参考になるので、最初に押さえておくことをおすすめします。

https://qiita.com/syukan3/items/5becdc4f786aedbfa80a

1. **Prompt-Chaining**  
   - **複雑なタスクを複数ステップに分割**し、前段結果を次のプロンプトに引き継ぐ。  
   - 順序依存が高い処理や、ドキュメント分析などに好適。

2. **Parallelization**  
   - **依存がないサブタスクは並列実行**して高速化。  
   - 同型タスクの一斉処理（大量のレビュー要約など）に有効。

3. **Routing**  
   - 入力内容によって「どの LLM / プロンプトを使うか」を**自動で切り替え**。  
   - 多岐にわたる問い合わせを扱うサポートなどに向く。

4. **Evaluator-Optimizer**  
   - **生成 → 評価 → 修正**を繰り返して、品質をブラッシュアップする。  
   - コード生成や論文作成など、高精度が必須のタスクで効果大。

5. **Orchestrator-Workers**  
   - 中央のオーケストレーターがタスク分割し、複数のワーカーエージェントで並行または段階実行。  
   - 専門性が異なるサブタスクを一元管理するときに有効。

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## 2. 拡張パターン 6 種

上記 5 パターンだけでも十分使いこなせますが、さらに一歩進んだ拡張パターンも存在します。

https://qiita.com/syukan3/items/ddb51cd2e6b853f0f948

1. **ReAct (Reason+Act)**  
   - **Reason（思考）とAct（行動）を交互に実行**し、ツール呼び出しの結果（Observation）を反映しながら進める。  
   - 検索や計算など外部APIをうまく活用したいケースに。

2. **Self-Reflective（内省）エージェント**  
   - 同一モデルが自分の出力を**自己チェック＆修正**するフローを組み込む。  
   - 別の評価モデルを使わずに改善できる手軽さが魅力。

3. **Tree-of-Thought (ToT)**  
   - **複数の思考パス**を並列に分岐・探索して、途中で評価しながらベスト解を選ぶ。  
   - アイデアブレストや複雑なパズル解答に向く。

4. **Plan & Execute**  
   - まず全体の**計画（Plan）を立て**、それに沿ってステップを実行（Execute）。  
   - 大きなタスクで工程管理がしやすく、複数のLLM/人員との連携もしやすい。

5. **Human-in-the-Loop**  
   - **要所要所で人間がレビュー・修正**する仕組みを組み込み、安全性や品質を担保。  
   - 法的リスクの大きい文書などに必須。

6. **RL（強化学習）ベース or 自己学習エージェント**  
   - 報酬を設定し、エージェントが試行錯誤しながら**自律的に最適化**を行う。  
   - ゲームAIや継続的なマーケティング戦略最適化などに応用。

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## 3. さらに発展したパターン 6 種

ここからは、やや研究色が強くなるパターンです。

https://qiita.com/syukan3/items/153409d7f387ea8c3065

1. **Hierarchical / Modular Multi-Agent**  
   - Orchestrator-Workers を**多層構造に拡張**し、各レイヤーに専門エージェントを配置。  
   - 大規模プロジェクトや組織的分業の反映に適する。

2. **Emergent Behavior in Multi-Agent Systems**  
   - 多数のエージェントを相互にやり取りさせることで、**創発的なアイデアや解**が生まれることを狙う。  
   - 戦略シミュレーションやブレスト用途で面白い結果が期待できる。

3. **Hybrid Symbolic-Neural**  
   - **ルールベース / シンボリック推論** と、柔軟な**ニューラルモデル（LLM）** を組み合わせる。  
   - 医療や法律など厳密性が求められる領域で、誤りをルールでカバーしやすい。

4. **Continual Learning (継続学習) エージェント**  
   - 運用しながら新情報を取り込み、**モデルを常に更新**していく。  
   - 最新性が重要な分野（ニュース、SNS動向など）で効果的だが、学習設計は要注意。

5. **Memory-Centric アーキテクチャ**  
   - 大容量の**外部メモリ（ベクトルDBなど）** をフル活用し、長期的な文脈を参照。  
   - ユーザの履歴管理、長期的アシスタントなどで威力を発揮。

6. **Socratic (対話駆動) エージェント**  
   - エージェントが**ユーザーに質問を返しながら**最適解を共創する。  
   - コンサルティングや教育現場でのインタラクティブ活用に。

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## 4. 「さらに先を行く」5 種

ここでは、未来志向の研究トピックとして挙げられるパターン群をご紹介します。

https://qiita.com/syukan3/items/3f9e857dc0203430ea76

1. **Evolutionary (遺伝的) エージェント**  
   - 遺伝的アルゴリズムを組み込み、**エージェントを世代交代しながら進化**させる。  
   - ロボット制御やゲームAIなどで高パフォーマンスが期待される。

2. **Digital Twin / Simulation-Based エージェント**  
   - 物理空間や製造ラインなどを**デジタルツイン**で再現し、仮想環境で安全に試行錯誤。  
   - 工場の自動化、交通システム最適化、自動運転シミュレーションなどに。

3. **Neuromorphic / Brain-Inspired エージェント**  
   - **スパイキングニューラルネット**など脳型ハードウェアを利用し、超並列・低電力を目指す。  
   - エッジAIやリアルタイム処理に有効だが、まだ研究的要素が強い。

4. **Self-Aware / Meta-Cognitive エージェント**  
   - エージェントが**自分の知識や認知限界を理解**し、不足があれば他エージェントや外部情報にアクセス。  
   - 新規領域への挑戦やリスク管理が必要なシナリオに。

5. **Large-Scale Socioeconomic Agent-Based Modeling**  
   - 大量の「経済主体（家計、企業、行政）」をエージェント化し、社会経済の複雑な動きを**シミュレーション**。  
   - 政策評価や都市計画、環境問題などマクロな観点の研究に利用。

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## 5. パターンの関連性

これらのパターンは相互に組み合わせやすく、**階層的に発展**しながらも、「**特化した役割をどう協調させるか**」「**評価・フィードバックをどこで入れるか**」「**外部ツールやメモリをどう活用するか**」といった設計要素で繋がっています。  
以下の図は、4つの記事で紹介された AIエージェント・パターンをまとめた全体像です。**基本パターン → 拡張パターン → 高度パターン → 未来的パターン**の順に階層的に配置し、類縁のあるパターン同士を矢印で簡易的につないでいます。

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Basic Patterns
        A1[Prompt-Chaining]
        A2[Parallelization]
        A3[Routing]
        A4[Evaluator-Optimizer]
        A5[Orchestrator-Workers]
    end

    subgraph Extended Patterns
        B1[ReAct]
        B2[Self-Reflective]
        B3[Tree-of-Thought]
        B4[Plan & Execute]
        B5[Human-in-the-Loop]
        B6[RL-based]
    end

    subgraph Advanced Patterns
        C1[Hierarchical/Modular]
        C2[Emergent Behavior]
        C3[Hybrid Symbolic-Neural]
        C4[Continual Learning]
        C5[Memory-Centric]
        C6[Socratic Agent]
    end

    subgraph Futuristic Patterns
        D1[Evolutionary]
        D2[Digital Twin]
        D3[Neuromorphic]
        D4[Self-Aware]
        D5[Large-Scale ABM]
    end

    A4 --> B2
    A2 --> C2
    A3 --> C3
    A5 --> C1
    B2 --> C4
    B6 --> D1
    C2 --> D5
```

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## 6. パターン別：星（★）を使った比較表

ここまで紹介した合計 22 パターンを、**5 つの評価項目**（実装難易度 / スケーラビリティ / 精度向上 / 可解釈性 / 追加コスト）でざっくり比較しました。

| **パターン**                                | **実装難易度** | **スケーラビリティ** | **精度向上の余地** | **可解釈性** | **追加コスト** |
|--------------------------------------------|:------------:|:----------------:|:-----------------:|:-----------:|:-------------:|
| **1. Prompt-Chaining**                    | ★★           | ★★★              | ★★★               | ★★★         | ★★            |
| **2. Parallelization**                     | ★★           | ★★★★★            | ★★                | ★★          | ★★★           |
| **3. Routing**                             | ★★★          | ★★★★★            | ★★★               | ★★★         | ★★            |
| **4. Evaluator-Optimizer**                | ★★★          | ★★               | ★★★★              | ★★★         | ★★★           |
| **5. Orchestrator-Workers**               | ★★★★         | ★★★★             | ★★★               | ★★          | ★★★           |
| **6. ReAct [Reason+Act]**                 | ★★★          | ★★★              | ★★★               | ★★★★        | ★★★           |
| **7. Self-Reflective [内省]**             | ★★★          | ★★★              | ★★★               | ★★          | ★★★           |
| **8. Tree-of-Thought [ToT]**              | ★★★★         | ★★★★             | ★★★★              | ★★          | ★★★★          |
| **9. Plan & Execute**                     | ★★★          | ★★★★             | ★★★               | ★★★         | ★★            |
| **10. Human-in-the-Loop**                 | ★★           | ★★               | ★★★★              | ★★★★★       | ★             |
| **11. RL [強化学習] ベース**              | ★★★★         | ★★★★             | ★★★★              | ★★          | ★★★★          |
| **12. Hierarchical / Modular Multi-Agent**| ★★★★★        | ★★★★★           | ★★★               | ★★          | ★★★★          |
| **13. Emergent Behavior [Multi-Agent]**    | ★★★★         | ★★★★             | ★★★★              | ★           | ★★★★          |
| **14. Hybrid Symbolic-Neural**            | ★★★★         | ★★★              | ★★★               | ★★★         | ★★★           |
| **15. Continual Learning**                | ★★★★         | ★★★★             | ★★★★              | ★★          | ★★★★          |
| **16. Memory-Centric アーキテクチャ**     | ★★★          | ★★★              | ★★★               | ★★          | ★★★           |
| **17. Socratic [対話駆動]**               | ★★           | ★★               | ★★★               | ★★★★        | ★★            |
| **18. Evolutionary [遺伝的]**             | ★★★★         | ★★★★             | ★★★★              | ★           | ★★★★★         |
| **19. Digital Twin / Simulation-Based**    | ★★★★★        | ★★★★             | ★★★★              | ★★          | ★★★★★         |
| **20. Neuromorphic / Brain-Inspired**     | ★★★★★        | ★★★★             | ★★★               | ★★          | ★★★★★         |
| **21. Self-Aware / Meta-Cognitive**       | ★★★★★        | ★★★              | ★★★★              | ★★          | ★★★★          |
| **22. Large-Scale Socioeconomic ABM**     | ★★★★★        | ★★★★★           | ★★★★              | ★           | ★★★★★         |

### 星評価の簡単な見方

- **実装難易度**  
  - ★1～2：比較的導入しやすい  
  - ★4～5：アーキテクチャ設計や管理がかなり複雑  
- **スケーラビリティ**  
  - ★5：大規模データや大量同時リクエストでも対応しやすい  
  - ★1：小規模・限定的環境向け  
- **精度向上の余地**  
  - ★5：高度なタスクほど効果が見込める  
  - ★1～2：単純タスクに向く  
- **可解釈性（デバッグ容易性）**  
  - ★5：ステップや根拠が追いやすい  
  - ★1：ブラックボックス化しやすい  
- **追加コスト（APIコール、学習、ツール連携など）**  
  - ★5：大幅にコスト・リソースがかさむリスク  
  - ★1：比較的安価に回しやすい  

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## 7. AIエージェントの組み合わせ例

実際のプロジェクトでよく見られる**パターン同士の組み合わせ**例を 3 つ紹介します。  
単独で使うよりも、**複数パターンを組み合わせることで相乗効果**が期待できます。

### 組み合わせ例1：**Prompt-Chaining + ReAct + Evaluator-Optimizer**

- **基本構造**  
  1. \[Prompt-Chaining\] でタスクを複数ステップに分割  
  2. \[ReAct\] スタイルで必要なツール呼び出しや外部APIの結果を適宜反映  
  3. \[Evaluator-Optimizer\] で出力内容をチェック＆修正し品質向上

- **ねらい**  
  1回で終わらせず何度か思考・行動を繰り返しつつ、最終段階で評価と修正を入れることで**精度と安全性を高める**。

#### 図解

```mermaid
flowchart LR
    A["タスクを分割/ステップ化<br>(Prompt-Chaining)"] --> B["思考・ツール活用<br>(ReAct)"]
    B --> C["出力を評価・修正<br>(Evaluator-Optimizer)"]
    C --> D["最終出力"]

```

1. **Prompt-Chaining**：まず大きなタスクを複数ステップに整理  
2. **ReAct**：思考プロセスを逐次的に可視化しつつ、必要に応じて外部ツール・APIを呼び出す  
3. **Evaluator-Optimizer**：最終的な出力を検証し、必要があれば修正して品質を底上げ  

---

### 組み合わせ例2：**Routing + Orchestrator-Workers + Memory-Centric**

- **基本構造**  
  1. \[Routing\] によりタスク内容やドメインに応じてエージェント/LLMを振り分け  
  2. \[Orchestrator-Workers\] で複数の専門エージェントを一括管理  
  3. \[Memory-Centric\] な外部データベースを参照し、長期的・横断的な情報を共有

- **ねらい**  
  多彩なサブタスクが同時進行しても**一元管理**しやすく、かつ長期情報を**使い回す**ことで効率を上げる。

#### 図解

```mermaid
flowchart LR
    A["タスク受領<br>(Routing)"] --> B["エージェント選択/振り分け"]
    B --> C["並列タスク管理<br>(Orchestrator)"]
    C --> D["複数のWorkers<br>(専門エージェント)"]
    D --> E["外部DB参照・蓄積<br>(Memory-Centric)"]
    E --> C
```

1. **Routing**：ユーザのリクエスト内容から、どのエージェント/LLMが最適かを振り分け  
2. **Orchestrator-Workers**：振り分けられたタスクを複数の専門エージェントが担当し、進捗をオーケストレーターが管理  
3. **Memory-Centric**：やり取りの履歴や外部データを一括管理し、長期的なコンテキストや横断的な情報活用を可能に  

---

### 組み合わせ例3：**Tree-of-Thought + Emergent Behavior + Human-in-the-Loop**

- **基本構造**  
  1. \[Tree-of-Thought\] でアイデアを分岐・探索しながら最良解を模索  
  2. \[Emergent Behavior\] として複数エージェント同士で議論させ、新たなアイデアが出るのを期待  
  3. \[Human-in-the-Loop\] で重要なステップは人間がレビュー・フィードバック

- **ねらい**  
  エージェントだけでなく、複数モデル＆人間が関わる形を取り、**創発的な解**を得つつ重要局面での**安全性・妥当性を担保**する。

#### 図解

```mermaid
flowchart LR
    A["アイデア分岐・探索<br>(Tree-of-Thought)"] --> B["エージェント同士で議論<br>(Emergent Behavior)"]
    B --> C["重要局面で人がレビュー<br>(Human-in-the-Loop)"]
    C --> D["最終意思決定/出力"]
```

1. **Tree-of-Thought**：問題解決のために複数の思考パスを並行して試行し、候補を広げる  
2. **Emergent Behavior**：複数のエージェントを協調・議論させることで、思いもよらないアイデアを創発  
3. **Human-in-the-Loop**：最終的・重要なステップで人間が介入し、レビューや微調整、責任の所在を明確化  

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## 8. まとめと活用のヒント

1. **シンプルに始めたいなら…**  
   - **Prompt-Chaining** や **Parallelization** などが比較的取り組みやすい。  
2. **複数領域の問い合わせや専門モデルを使い分けたいなら…**  
   - **Routing** や **Orchestrator-Workers**、**Hybrid Symbolic-Neural** などを検討。  
3. **精度重視でリスクが許されないなら…**  
   - **Evaluator-Optimizer** や **Self-Reflective**、**Human-in-the-Loop** の併用が有効。  
4. **高度な創造性や試行錯誤が欲しいなら…**  
   - **Tree-of-Thought**、**Emergent Behavior**、**Evolutionary** や **RLベース** といったアプローチ。  
5. **長期間のやり取り・大規模シミュレーションが必要なら…**  
   - **Memory-Centric** や **Continual Learning**、**Digital Twin / Simulation**、**Large-Scale Socioeconomic ABM** などが視野に入る。

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## 参考リンク

- **Anthropic Cookbook**  
  - [Patterns / agents (GitHub)](https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/tree/main/patterns/agents)  
- **ReAct (Reason+Act)**  
  - [arXiv:2210.03629](https://arxiv.org/abs/2210.03629)
- **Tree-of-Thought (ToT)**  
  - [arXiv:2305.10601](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
- **Neuromorphic / Brain-Inspired**  
  - [Intel Loihi](https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/research/neuromorphic-computing.html)
- **Agent-Based Modeling**  
  - [ComSES.net](https://www.comses.net/) (Agent-Based モデリングコミュニティ)

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# おわりに

AIエージェントの設計手法は、**今まさに進化し続けている領域**です。  
Anthropic Cookbook に載っている基本パターンや、ReAct、Tree-of-Thought のように論文で提案された先端的手法、さらにはメモリ重視やデジタルツイン型など、**組み合わせ次第で無限の可能性**が広がるといっても過言ではありません。

まずはシンプルなものから試し、慣れてきたら徐々に拡張パターンを取り入れるのが王道です。  
最終的には、**自社や自分のプロジェクトに最適化された独自のエージェントアーキテクチャ**を作ってみてください！  

本記事が、その第一歩となれば幸いです。

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### 会社紹介

**株式会社 Mosaica**  
最先端テクノロジーで社会課題を解決し、持続可能な未来を創造する IT カンパニー。
AI ソリューション、クラウド統合、DX 推進、経営コンサルティングなど包括的なサービスでビジネス変革を支援しています。  

詳しくは [公式サイト](https://mosaica.co.jp/) までお気軽にご相談ください。
公式サイト： https://mosaica.co.jp/