AIエージェントのアーキテクチャは、効率性とスケーラビリティの限界の狭間で進化を続けている。現在、主に3つのアーキテクチャが注目されている。第一は「モノリシック単一エージェント＋ツール」。強力な大規模言語モデル（LLM）が中心となり、Web検索やコード実行といった外部ツールを呼び出して段階的に問題解決を行う。シンプルなタスクやプロトタイピングには高速かつ低コストだが、ツール数が20個を超えるとコンテキストオーバーロードが発生し、信頼性が急激に低下する。 第二は「エージェントワークフロー（ハイブリッド）」。複数の専門性を持つ軽量エージェントが、計画・評価・実行といったサブタスクを分担して連携する。LangGraphやOpenAI AgentKitといったフレームワークで可視化可能で、条件分岐やデバッグがしやすく、企業向けの本番環境に適している。小規模モデルをノードに使うことでコストを抑えつつ、並列処理も可能。 第三は「LLMスキルベースアーキテクチャ」。Anthropicが提唱するように、LLMに再利用可能な「スキル」として定型的な指示やテンプレートを動的に読み込ませる方式。コード生成や推論処理など、特定の専門性をモジュール化。これにより、ツール呼び出しとエージェント行動の両方の利点を兼ね備える。 近年の研究では、複数エージェントシステム（MAS）を単一エージェント＋スキル（SAS）にコンパイルすることで、API呼び出しを1回に、トークン消費を53.7％、遅延を49.5％削減できつつ、ベンチマーク精度は維持またはわずかに向上。しかし、スキル数が50～100を超えると、意味的重複による選択誤りが急増し、性能が急落する「スケーリングの壁」が現れる。 この課題を解決するのが「階層的ルーティング」。スキルを「数学」「検索」など大まかなカテゴリに分類し、上位で絞り込むことで、大規模なスキルライブラリでも精度を維持。これは人間の認知限界に似ており、情報の塊化（chunking）に通じる。 結果として、2025～2026年には「ワークフロー＋スキル」のハイブリッドアーキテクチャが主流となる。単一エージェントはスピード重視、マルチエージェントは柔軟性重視だが、実際の生産環境では、制御性と柔軟性のバランスが重要。AIエージェントの実用化には、タスクの分解可能性、エラー検出メカニズム、人間へのスムーズな移行設計が不可欠。