人工知能分野におけるマルチエージェントシステムは、単一エージェントでは対応が難しい複雑な多段階タスクを解決する強力な手法として注目されている。開発プロセスの自動化、市場調査、詳細なインテリジェンスレポート作成など、非決定論的な状態遷移を伴う業務に特に有効で、REPLや可視化ツール、Web検索など外部ツールと連携しやすく、実用性が高い。筆者の経験から得られた実践的な教訓をまとめると、以下の通りである。 まず、監視役（Supervisor）の選定が鍵となる。低パラメータモデル（7B未満）は、JSONやXMLなどの構造化出力を安定して生成できず、エージェントの選択や進行管理に失敗する。そのため、32Bパラメータ級の高性能モデル（例：DeepSeek-R1の蒸留モデル）を監視役に使うべき。また、監視役には完全なタスク履歴を提供する必要がある。初期段階で履歴を省略した場合、成果は著しく低下した。全履歴を保持することで、エージェントの進捗状況を正確に把握でき、適切な判断が可能になる。 次に、明確な目標と成功条件の定義が不可欠。曖昧な指示（例：「この文章を改善する」）は、エージェントの無限ループを引き起こす。代わりに「30%の短縮を実現し、キーポイントをすべて保持する」といった具体的な基準を設けることで、進捗の評価と停止条件が明確になり、効率的な処理が実現する。 さらに、役割分担の明確化が重要。監視役がすべての業務を一手に引き受けると、品質が低下する。代わりに「監視者」と「助言者」の2役に分けるのが効果的。監視者はタスクの流れを管理し、助言者は出力品質を評価し、戦略的な改善提案を行う。これにより、判断の質が向上する。 階層構造も効果的。上位の監視者（Chief Supervisor）がチーム監督者を管理し、各チームが専門エージェントを束ねる「トップダウン」型アーキテクチャが、複雑なタスク（例：株式市場分析）に適している。これにより専門性、責任の明確化、品質管理が強化される。 初期段階ではシンプルな構造から始める。1人の監視者と3～5人の専門エージェントで構成し、実際の運用で負荷が集中するエージェントを段階的にチーム化する。また、モデルの組み合わせも有効。例として、Claude Opusの指示遵守力とGPT-5の創造的推論を併用することで、精度と柔軟性の両立が可能になる。 フレームワーク選定では、LangGraph（グラフベースの状態管理）、LlamaIndex（ドメインデータ連携）、CrewAI（役割ベース）、AutoGen（対話型開発）など、用途に応じて適切なツールを選ぶ。ただし、本格的なプロダクションでは、フレームワークを部分的に利用し、カスタム実装を組み合わせる「ハイブリッドアプローチ」が主流となる。 最終的に、マルチエージェントシステムの成功は「限定された範囲」「完全な文脈」「明確な目標」「適切な階層」「モデルの補完」「記憶の活用」の統合にかかっている。今後は、タスクに応じて自動的に構造を再構成する「自己組織型システム」が大きな可能性を秘めている。