本記事では、LLMエージェントのワークフロー構築に関する枠組みと分類を紹介します。

エージェントの設計や連携を進めるうえで、機能や構造をどう整理するかは重要な論点です。役割の明確化やツールの組み合わせ方、最適化の考え方までを含めて整理されており、設計上の選択肢を検討するうえでの参考になります。

技術が進む中で実用化に向けた課題も見えてきており、現時点での整理として把握しておく価値があります。

背景

ワークフローは、重要な考え方です。人間が問題を解くとき、多くの場合は「次に何をするか」を段階的に整理して進めます。これはLLMを活用する際にも応用できます。

LLMの自然言語理解や意思決定の精度は飛躍的に向上し、推論やツールの活用といった行動を自律的に行えるようになってきました。そうした進化を背景に、LLMにさらに高い自律性を持たせようとする取り組みも進んでいます。
以前は手作業で一連の手順に従ってタスクを処理する仕組みが主流でしたが、現在ではLLMが自ら判断し必要に応じてツールを使い分ける「エージェント」となるような柔軟な運用が求められています。

とはいえ各企業が独自にエージェントの仕組みを開発するのは難易度が高く、外部のツールやサービスを使うのが近道です。そうした市場のニーズを受け、エージェントのワークフローを作成するツールやサービスは多くなっています。しかし共通のワークフローフレームワークは存在しません。

既存のエージェントワークフローの仕組みや設計思想を幅広く調査し、構造、機能、基盤技術の観点から整理・比較することが今必要な作業です。

そこで本記事では、今後の方向性を見通すための包括的な調査を取り上げます。