AIエージェントのアーキテクチャは、依頼を受ける入力、次の行動を決めるモデルと指示、状態を保つ記憶、外部へ作用する道具、全体を制御する実行基盤で構成します。 設計では部品の数より、どの情報がどこへ流れ、誰の権限で実行され、失敗時にどこで止まるかを明確にすることが重要です。 最初から複雑な構成にせず、一つの目標と少数の道具で判断ループを確認します。
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| 層 | 主な役割 | 設計時の問い |
|---|---|---|
| 入力 | 依頼と現在状態を受け取る | 信頼できない情報は何か |
| 判断 | 計画と道具を選ぶ | 指示と制約をどう与えるか |
| 記憶 | 会話や業務状態を保持する | 何をいつ消すか |
| 実行 | APIやデータを操作する | どの権限で動かすか |
| 制御 | 監視、評価、停止を行う | 失敗をどこで止めるか |
基本構成は入力、判断、記憶、実行、制御の五層
部品名は製品によって異なりますが、役割で分けると設計を比較しやすくなります。 Google Cloudの主要概念では、モデル、グラウンディング、道具、データと記憶、オーケストレーション、実行環境が中核要素として整理されています。
情報の流れは次の五段階。
- 利用者の依頼と業務状態を入力する
- 指示と記憶を使って次の行動を決める
- 必要なら検索やAPIなどの道具を選ぶ
- 実行結果を現在状態へ戻す
- 完了、再計画、人への引き継ぎを判定する
この循環の外側に、認証、ログ、評価、停止を置きます。 判断部だけを見ていると、実際の権限と失敗経路を見落とします。
判断層はモデル、指示、根拠情報を分けて考える
モデルは次の行動候補を作りますが、業務目的や禁止事項まで自動で決めるわけではありません。 OpenAIの実践ガイドは、エージェントの基本要素をモデル、道具、指示として整理しています。
判断層へ渡す三種類の情報。
- 変えにくい役割、禁止事項、終了条件
- 依頼ごとに変わる目標と入力データ
- 検索や記憶から得た根拠情報
これらを一つの長い文章へ混ぜると、更新箇所と信頼境界が見えにくくなります。 外部文書に書かれた命令と、開発者が設定した指示を同じ強さで扱わない設計が必要です。
記憶は短期状態と長期知識を別の保存先にする
現在の会話、実行中のタスク、直前の道具結果は短期状態。 利用者の許可を得て継続利用する設定や、検証済みの業務知識は長期記憶の候補になります。
Google Cloudの構成要素選択ガイドは、セッションと状態を短期的な文脈として扱い、長期記憶を永続的な外部ストレージへ保存する構成を説明しています。
| データ | 保存先 | 主な更新条件 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 現在の依頼 | セッション状態 | 各手順の完了時 | 終了後に消せるか |
| 道具の実行結果 | タスク状態 | 実行のたび | 再実行との重複 |
| 利用者の設定 | 長期ストア | 明示的な変更時 | 本人確認と削除 |
| 業務知識 | 検索基盤 | 正式資料の更新時 | 鮮度と出典 |
記憶を増やせば賢くなるとは限りません。 古い情報や別利用者の情報が混ざると、誤判断の原因になります。
実行層では道具の定義と実権限を分離する
モデルが道具を選んだ後、実際にAPIを呼ぶのはアプリケーション側。 Google Cloudの関数呼び出し資料は、モデルが関数名と引数を提案し、アプリケーションが実行して結果をモデルへ返す流れを示しています。
この分離によって、次の制御が可能になります。
- 引数の形式と値を実行前に検証する
- 利用者や役割ごとに認証を確認する
- 更新、送信、削除の前に承認を求める
- 実行結果とエラーを監査ログへ残す
- 回数、時間、費用の上限で停止する
Google Cloudの企業システム連携構成でも、調整役、バックエンド、道具への接続、人の承認経路が分離されています。 モデルへ認証情報を直接持たせず、実行基盤が権限を仲介する構成です。
単純な一経路から始めて必要な部品だけ増やす
複雑さとともに増える障害点と評価対象。 Anthropicの設計ガイドは、まず単純な解決方法を選び、必要な場合にだけエージェント型の複雑さを加える考え方を示しています。
初期構成の判断フローは次の通りです。
- 一回のモデル応答だけで目的を満たせるか確認する
- 固定した手順で処理できるならワークフローにする
- 実行中に道具や順序を選ぶ必要があればエージェントにする
- 一つの役割が広すぎる場合だけ複数役へ分ける
- 各段階で評価と停止条件を追加する
AIエージェント入門ガイドでは、全体像から小さな試作へ進む学習順を確認できます。
AIエージェントのアーキテクチャでよくある質問
AIエージェントには必ず長期記憶が必要ですか？
必須の部品ではありません。 一回のタスクで完結するなら、実行中の状態だけで足りる場合があります。 長期記憶は継続的な個別化や業務知識に有効ですが、保存目的、更新、削除、利用者分離を設計できる場合に追加します。
モデルを変更すると全体を作り直す必要がありますか？
判断層と道具、記憶、実行基盤の境界が明確なら、影響を限定できます。 ただし道具選択、引数生成、長い文脈の扱いはモデルごとに変わるため、交換後は代表的な成功例と失敗例を再評価します。
最初の試作にはどこまで必要ですか？
最小候補は、一つの目標、少数の読み取り道具、短期状態、実行ログ、終了条件。 外部への更新や長期記憶、複数エージェントは後から追加します。 まず入力から完了までの経路を追跡できることを優先してください。
良い構成は情報と権限の流れを説明できる
AIエージェントのアーキテクチャは、機能一覧ではなく、判断と実行の境界を作る設計です。 各層の入力、出力、保存期間、権限、停止条件を説明できれば、変更と評価の範囲も明確になります。
- 入力、判断、記憶、実行、制御の五層で整理する
- 指示、依頼、外部の根拠情報を混同しない
- 短期状態と長期知識を別に管理する
- 道具の提案と実際の権限行使を分離する
- 単純な一経路から必要な部品だけ増やす
各部品の責任をさらに具体化するなら、次はAIエージェントの構成要素で、モデル、記憶、道具を設計単位に分けられます。
