エージェント型AIの基礎

(エージェンティックAI) は、目標を与えると自分で手順を考え、ツールを使いながら作業を進めるAIです。 AIF-C01では、との違い、の構成、、メモリー管理、ワークフローの組み立て方が問われます。

概要

通常のは、1回の依頼に対して1回の応答を返します。は、を「考える部品」として使い、計画、ツールの呼び出し、結果の確認を繰り返して目標まで進みます。

この「考える → 行動する → 観察する」の繰り返しを、と呼びます。

種類	できること	例
	データから規則を学び、予測や分類をします。	需要予測、不正検出
生成AI	文章や画像などを新しく作ります。	要約、翻訳、文章作成
エージェント型AI	生成AIに計画とツールの実行を組み合わせ、複数の手順を自律的にこなします。	問い合わせを調べて返金処理まで行う

試験では、「1回の質問応答で足りるか」「複数の手順と外部システムの操作が必要か」を見分け、エージェントを使うべき場面を判断します。

Point

Agentic AI = エージェント型AI。試験ガイドでは「エージェンティックAI」と書かれます。
agent は「代理人」です。利用者の代わりに作業を進めるAIという意味です。
覚え方: 生成AIは「答える」、エージェント型AIは「やり遂げる」 です。
和訳
- agent: 代理人、代理店
- Weblio英和辞書「agent」

主要技術

①エージェントの構成要素 ⚠️ 頻出

要素	役割	判断ポイント
	依頼を理解し、次に何をするかを決めます。	の能力と、応答の速さや単価のバランスで選びます。
指示 ()	役割、守る方針、使ってよい範囲を定めます。	曖昧な指示は誤った行動につながります。
ツール	、データベース、検索、コード実行などの外部の機能です。	何を操作できるかがエージェントの能力の上限になります。
メモリー	会話や過去の結果を覚えておきます。	短期と長期を分けて考えます。
	手順の順番や分岐、繰り返しを制御します。	モデルに任せるか、流れを固定するかを選びます。

⚠️ 頻出: エージェントの特徴は「計画」と「」です。外部の操作がなく、文書を根拠に答えるだけならで足ります。

②ツールの使用

は、自分ではを呼べません。モデルは「このツールをこの引数で呼ぶ」という指示を出し、アプリケーション側が実行して結果をモデルへ返します。

設計の観点	内容
ツールの説明文	モデルは説明文を読んでツールを選びます。用途と引数を具体的に書きます。
権限の最小化	ツールが操作できる範囲を必要最小限に絞ります。
人間の承認	送金や削除など取り消せない操作の前に、人の確認を挟みます。
外部との接続の標準	ツールの接続方法をそろえる標準として、 (Model Context Protocol) があります。

③マルチエージェントのパターン ⚠️ 頻出

1つのエージェントに何でも任せると、指示が長くなり、ツールも増えて判断を誤りやすくなります。役割ごとに専門のエージェントを分け、協調させる構成をシステムと呼びます。

パターン	仕組み	向く場面
監督役と専門役 (スーパーバイザー)	監督役のエージェントが依頼を分解し、専門のエージェントへ割り振って結果をまとめます。	業務が分野ごとに分かれている問い合わせ窓口
エージェントをツールとして使う	専門のエージェントを、ほかのエージェントから呼べるツールとして扱います。	主となるエージェントが全体の制御を保ちたい場合
群れ (スウォーム)	対等なエージェントが共有の情報を見ながら、次の担当へ作業を引き継ぎます。	進め方を事前に決めにくい調査やアイデア出し
グラフ	エージェントを処理の節点とし、条件付きの経路を明示して流れを決めます。	承認や品質確認の関門がある業務
ワークフロー (順次・並列)	決まった順番、または並列で処理を進めます。	手順が決まっている定型処理

⚠️ 頻出: 手順が決まっていて結果を再現したいなら、流れを固定するグラフやワークフローを選びます。進め方を事前に決められないなら、エージェント同士に判断を任せる構成を選びます。

④エージェント間の通信

方式	内容	注意点
階層型	監督役だけが専門役と通信します。	監督役に処理が集中します。
引き継ぎ (ハンドオフ)	担当を次のエージェントへ渡します。会話の文脈も一緒に渡します。	渡す情報が欠けると同じ質問を繰り返します。
共有メモリー	複数のエージェントが同じ記録を読み書きします。	書き込みの競合や古い情報に注意します。
エージェント間のプロトコル	別の仕組みで作られたエージェント同士をつなぐ標準です。 (Agent-to-Agent) プロトコルが代表です。	相手の能力を記述した情報で、呼べる機能を確認します。

Point

A2A = Agent-to-Agent の略で、エージェント同士がやり取りするための公開された標準です。
MCP はエージェントとツールやデータをつなぐ標準、A2A はエージェントとエージェントをつなぐ標準です。

⑤メモリー管理

は呼び出しのたびに過去を覚えていません。エージェントは、必要な情報をメモリーに保存し、次の判断で使います。

種類	保持する範囲	例
短期メモリー	1つの会話 (セッション) の中の発言と結果	「では明日は?」が直前の話題を指すと分かる
長期メモリー	セッションをまたいで残す要点、好み、事実	「窓側の席が好き」を次回の予約で使う
作業の状態	複数手順の進み具合	承認の何段目まで終わったか

設計の観点	内容
要約	長い会話を要約して保存し、モデルに渡す量を抑えます。
利用者ごとの分離	他人の記憶が混ざらないよう、利用者単位で分けます。
保持期間と削除	を含むため、保持期間と削除の手段を決めます。

⑥ワークフローのオーケストレーション

方式	決め方	長所	短所
モデル主導	が次の手順を判断します。	想定外の依頼にも柔軟に対応します。	結果が毎回変わり、手順を誤ることがあります。
決定的なワークフロー	開発者が順番と分岐を固定します。	再現性が高く、監査しやすいです。	想定外の依頼に弱いです。
組み合わせ	大枠を固定し、各段の中でモデルに判断させます。	柔軟さと再現性を両立します。	設計が複雑になります。

AWSでは、エージェントを本番で動かす基盤としてがあり、エージェントを組み立てるオープンソースのとしてがあります。

試験対策

①判断マトリクス

問題文のキーワード	選ぶもの
複数の手順を自律的に進め、外部システムを操作したい
社内文書を根拠に答えるだけ	(エージェントは不要)
分野ごとに専門の担当を分けたい	(監督役と専門役)
手順と承認の関門を固定したい	グラフやワークフロー
会話をまたいで利用者の好みを覚えたい	長期メモリー
エージェントを外部のツールやデータへ標準の方法でつなぎたい
別の仕組みのエージェント同士を連携させたい	プロトコル
取り消せない操作を任せる	と人間の承認

②よくある誤答

エージェントを常に最良の構成と考えること。単純な質問応答では、遅く高くなるだけです。
が直接を呼ぶと考えること。呼び出しを実行するのはアプリケーション側です。
エージェントを増やせば精度が上がると考えること。役割が重なると判断が混乱します。
メモリーに何でも残すこと。の保持期間と利用者ごとの分離が必要です。