2025年、AIは自律的に動き出す：Anthropicが示すエージェント革命
「AIが人間のように考えて行動する」——そんなSF映画のような世界が、もうすぐそこまで来ています。AI開発の最前線を走るAnthropic社が、AIの新たな可能性を拓く「エージェント」という概念を提唱し、2025年を「エージェント元年」と宣言しました。
「エージェントって何？」「AIが勝手に動き出すってこと？」そんな疑問を持つ方もいるかもしれません。この記事では、Anthropicが発表した《エージェント構築ガイド》を基に、エージェントとは何か、なぜ今注目されているのか、そして私たちの生活にどんな変化をもたらすのかを、わかりやすく解説していきます。
Anthropicが示す効果的なエージェント構築：実践的ガイド
Anthropicは、LLMエージェント構築の経験から、効果的なエージェントはシンプルで組み合わせ可能なパターンで構築されることを強調しています。本稿では、エージェントの定義、適切な使用場面、構築パターン、重要な原則を解説し、実践的なガイドを提供します。
1. エージェントの定義とワークフローとの違い
Anthropicは、LLMが自身のプロセスとツール利用を動的に制御するシステムを「エージェント」と定義します。これは、事前に定義された手順（コードパス）に従う「ワークフロー」とは異なり、自律性が重要な区別点です。両者とも「エージェント的システム」と分類されます。
2. エージェントはいつ使うべきか？：複雑性とのトレードオフ
LLMアプリケーション開発は、可能な限りシンプルなソリューションから始めるべきです。エージェントは、パフォーマンス向上のために遅延とコストを伴うため、柔軟性とモデル主導の意思決定が不可欠な場合にのみ採用を検討します。明確なタスクにはワークフローが適しており、多くの場合、単一のLLM呼び出しの最適化で十分です。
3. フレームワークの適切な使い方：抽象化の落とし穴
LangGraph、Amazon BedrockのAIエージェントフレームワーク、Rivet、Vellumなどのフレームワークは、LLM呼び出し、ツール定義、連結などの標準タスクを簡素化しますが、抽象化レイヤーの追加によりデバッグが困難になる可能性があります。LLM APIを直接使用することから始め、フレームワークを使用する場合は内部コードを理解することが重要です。誤った内部動作の理解はよくある間違いの原因となります。
4. エージェント構築の基本要素とパターン：段階的な複雑性
4.1. 拡張LLM：エージェントの基盤
検索、ツール、メモリなどの拡張機能を備えたLLMが基本要素です。これらの機能をユースケースに合わせて調整し、使いやすいインターフェースを提供することが重要です。Model Context Protocolは、サードパーティツールとの統合を容易にします。
4.2. ワークフロー：固定された手順でのタスク遂行
プロンプトチェーニング： タスクを順次処理し、各LLM呼び出しで前の出力を処理します。例：マーケティングコピー生成と翻訳、ドキュメントのアウトライン作成と本文作成。中間ステップでプログラムによるチェック（「ゲート」）を追加し、プロセスを制御できます。
ルーティング： 入力を分類し、適切なタスクに振り分けます。例：問い合わせ内容による振り分け、質問難易度によるモデル振り分け（Claude 3.5 HaikuとSonnetなど）。
並列化： LLMが同時にタスクに取り組み、出力を集約します。セクション分割（タスクの分割）と投票（複数回実行）の2種類があります。例：ガードレールと応答処理の分離、コード脆弱性レビュー。
オーケストレーターワーカー： 中央LLMがタスクを分解し、ワーカーLLMに委任し、結果を統合します。例：複雑なコーディング、複数ソースからの情報収集。サブタスクは事前に定義されず、入力に基づいて動的に決定されます。
評価者最適化： 応答生成と評価・フィードバックをループで行います。明確な評価基準と反復的な改善が重要です。例：文学翻訳、複雑な情報検索。
4.3. エージェント：自律的な問題解決
エージェントは、複雑な入力の理解、推論、ツール使用、エラー回復などのLLM機能を活用し、人間との対話を通じてタスクを理解し、自律的に計画・実行します。環境からのフィードバックに基づいて進捗を評価し、必要に応じて人間と対話します。例：SWE-benchタスク解決、コンピュータ使用リファレンス実装。ツールセットの明確な設計とドキュメント化が重要です。自律性ゆえにコストとエラーのリスクがあり、サンドボックス環境でのテストと適切なガードレールが推奨されます。
5. パターンの組み合わせと重要な原則：反復的な改善
これらのパターンは組み合わせて使用可能です。重要なのは、パフォーマンスを測定し、反復的に改善することです。複雑さの追加は、結果が明らかに改善する場合にのみ行います。
6. まとめ：適切なシステム構築と3つの原則
LLM分野では、ニーズに合った適切なシステム構築が重要です。シンプルなプロンプトから始め、最適化し、必要に応じてエージェントシステムを追加します。エージェント構築の3つの原則は、シンプルさ、透明性（計画手順の明示）、適切なACI（エージェントとコンピュータのインターフェース）です。フレームワークは開始を支援しますが、実運用では基本コンポーネントでの構築が推奨されます。
エージェントの実践例：会話とアクションの統合
A. カスタマーサポート： 会話と外部情報・アクション（顧客データ取得、払い戻しなど）へのアクセスを必要とするサポート業務に最適。解決件数に応じた課金モデルも存在します。
B. コーディングエージェント： 自動テストによる検証、反復的な改善、明確な問題領域などが利点。AnthropicはSWE-benchでGitHub問題を解決するエージェントを実装。ただし、人間のレビューも依然として重要です。
ツールのプロンプトエンジニアリング：明確な定義とテスト
ツールはエージェントの重要な要素であり、ツール定義はプロンプトと同様に重要です。モデルが「考える」ための十分なトークンを与え、自然なテキストに近いフォーマットを維持し、フォーマットのオーバーヘッドを避けることが重要です。HCIと同様に、ACIにも注力すべきです。ツール定義には使用例、エッジケース、入力フォーマット要件を含め、テストと反復を行うことが重要です。ツールは、差分記述やJSON記述など、LLMにとって得意不得意な形式があるため、適切な形式を選択することが重要です。絶対パスの使用など、ポカヨケ（ミス防止）の工夫も効果的です。AnthropicはSWE-benchエージェント開発において、ツール最適化に多くの時間を費やしました。