自律型AIエージェントの設計パターン入門

エージェント設計の基本構造

自律型AIエージェントは、大きく「計画」「実行」「振り返り」のループで構成されることが多い。このループをどう実装するかによって、エージェントの信頼性や挙動の予測しやすさが大きく変わる。

代表的な設計パターン

ReActパターン

思考（Reasoning）と行動（Acting）を交互に繰り返すパターン。ツール呼び出しの結果を都度観察しながら次の行動を決定する。

プランナー・実行者分離パターン

タスク全体の計画を立てる「プランナー」と、個々のステップを実行する「ワーカー」を分離する設計。複雑なタスクを分解しやすく、デバッグもしやすい。

# シンプルなプランナー・実行者パターンの疑似コード
plan = planner.create_plan(task)
for step in plan.steps:
    result = worker.execute(step)
    plan.update_with_result(step, result)

振り返り（Reflection）パターン

出力結果を自己評価し、必要に応じて再実行するパターン。品質のばらつきを抑える効果がある一方、実行コストは増加する。

どのパターンを選ぶべきか

タスクの複雑さと許容できるレイテンシ・コストのバランスを見て選定するのが基本方針である。KusaBase AI Labでは、それぞれのパターンを実際に実装した検証記事を今後公開していく。