LangGraphで構築するマルチエージェントワークフローの完全ガイド：ネットワーク型と監督エージェントの活用

AIエージェントが個々に作業するのではなく、専門分野を持つチームとして連携する仕組み——これが今、AI開発の新たな潮流である。LangGraphを活用すれば、複数のエージェントが協働するワークフローをPythonで構築できる。たとえば、1つのエージェントがインターネットから情報を収集し、別のエージェントがデータを可視化し、最終的に報告書にまとめるエージェントが全体を統合する。これこそが、現実のAIチームの姿だ。 なぜ単一のエージェントではなく、複数のエージェントを組み合わせるのか？単一エージェントでは、情報収集、分析、意思決定、出力までを一括で処理するため、誤りのリスクが高まる。また、複雑なタスクや多様な専門性を要する課題には対応しきれない。一方、マルチエージェントアーキテクチャでは、各エージェントが専門性を持つことで、精度と信頼性が向上する。 LangGraphは、こうしたエージェント間の協働を制御する強力なフレームワーク。ネットワークエージェント（ネットワークを構成する各専門エージェント）と、全体を監視・調整するスーパーバイザーエージェントを組み合わせることで、自律的かつ効率的なワークフローを実現できる。スーパーバイザーは、各エージェントの出力を評価し、次のステップを決定。必要に応じて、エージェント間の通信やリダイレクトを管理する。 実際の構築では、各エージェントに明確な役割を割り当て、プロンプト設計を細かく調整することが鍵となる。また、エラー発生時のフォールバック機構や、タスクの進捗状況の可視化も、実用的なワークフローには不可欠だ。 LangGraphを活用すれば、AI開発者は「AIチーム」を構築できる。これにより、単なる自動化を超え、真の知的協働を実現する未来が目前にある。