本記事では、LLMを用いたマルチエージェント構成と単体エージェント構成の比較検証を行った研究を紹介します。

複雑なタスクに対して複数エージェントを組み合わせる設計が注目される一方で、LLMそのものの性能向上により構成の最適化が再考されています。精度とコストのバランスをどう取るかは、現場でLLMを導入する際の重要な判断軸です。

この記事では、構成選択の検討に役立つ知見を整理します。

背景

LLMの活用が進むなかで、単一のモデルにすべてを任せるやり方に加え、複数のLLMが役割を分担して連携する「マルチエージェント」のアプローチも注目されるようになっています。AIに期待される業務の複雑さや要求水準が高まる中で自然な流れです。

たとえば実際のソフトウェア開発の場面では、人間にプロダクトマネージャー、アーキテクト、開発者、テスターといった役割をそれぞれに割り当てられています。これと同じように、LLMエージェントにも役割を与えることで、タスクを段階的に進めたり、品質を高めたりする仕組みが試されています。

一方で、マルチエージェント手法には手間やコストの問題もあります。エージェントごとの役割設計や、やりとりの論理を組み立てるには高度な設計力が必要で、実行時にも通信の遅延やトークン使用量の増加といった負荷を考慮しなくてはいけません。また、エージェント同士の意図がずれた場合、出力の精度が大きく下がることもありますが、その際の原因の特定が簡単ではありません。

ここで、同時に、LLMそのものの性能は目覚ましく向上しています。長文の理解や記憶の保持、ツールの操作までこなすモデルが登場しています。

そうなると、あらためて考えたくなる問いがあります。いま、あえて複数のエージェントを組み合わせる意味はどこにあるのか。そして、実際に業務へ導入する際に、出力の質とコストのバランスをどのように取るべきなのか。

今回は、こうした実務的な関心にもつながる問いに向き合います。