はじめに
今回は Microsoft が公開している「Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator」というリポジトリを動かして Multi-Agent について理解を深めていく会となります。
上記リポジトリを Deploy すると、以下のようなアプリケーションが Deploy されます。
このリポジトリでは、Multi-Agent を MVP という最小単位で動かせるサンプルが提供されています。
Multi-Agent という言葉を初めて聞いたり、なんとなく聞いたことがあるけどイメージが湧きにくい方もいるかもしれません。
そこでこの記事では、まず Multi-Agent の基本的な概念から順を追って説明しつつ、本リポジトリの内容を DeepDive していきたいと思います。
Agent の基礎
- Agent とは、ある特定の目的やタスクを能動的に遂行する「ソフトウェア上の自律的な存在」を指すことが多いです。人の代わりに自動的に判断・行動(処理)してくれる存在とイメージするとわかりやすいです。
- 最近の生成 AI ブームで、LLM(大規模言語モデル)をバックエンドにもつエージェント が増えています。これらは事前に学習した「知識」を用いて「推論」をして、ユーザーの指示を柔軟に解釈して実行できます。
Multi-Agent の基礎
- Multi-Agent とは、複数のエージェントを連携させ、より複雑なタスクを Agent 分担して行う仕組み のことを指します。
- それぞれのエージェントが 「自分の得意分野の処理を担当」 し、それらを調整役(オーケストレーター)が組み合わせることで、単独のエージェントでは難しい大きなタスクを分割・再合成して処理できます。
- 例えば、
- 「データ収集エージェント」: Web スクレイピングや API 呼び出し
- 「分析エージェント」: データ解析、統計処理
- 「テキスト生成エージェント」: レポート作成やチャット応答
- などのように 各専門エージェント を組み合わせ、全体としてより賢い動作を行う、という活用方法が考えられます。
Multi-Agent ソリューションのイメージ図
ここでは、Multi-Agent を使う場合の一例として、ユーザーが「ある要求」を投げかけると、複数エージェントが連携して結果を返す 流れを簡単に図示します。
以下は、mermaid を使ったシーケンス図の一例です。（実際のリポジトリと異なる単純化した例です。）
このように、１つの大きなタスクを複数エージェントが分担し、最後にオーケストレーターが結果を集約するという形が Multi-Agent の典型的なフローです。
それぞれが専門性を持ち、独自にタスク解決に向けて動いているイメージです。
わかりやすいですね( ͡° ͜ʖ ͡°)
リポジトリ概要 ~ Microsoft Multi-Agent Custom Automation Engine ~
Microsoft が公開しているリポジトリ「Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator」は、Multi-Agent のアプリケーションを最小単位で動かすためのテンプレートです。
Multi-Agent のアプリケーションはその特性上どうしても実装が難しくなり、簡単な PoC がしにくいという側面があります。
そこで本リポジトリは、MVP のベースとして、またはリファレンスとしてすぐに使用できるアプリケーションを提供し、すぐに作業を開始できるようにします。
本記事の DEMO では、今日の晩御飯について Multi-Agent がユーザーの好みを聞いて必要な材料を洗い出してくれる処理が行われます。
Deploy 方法
以下の Deploy to Azure ボタンをぽちっとすると、Azure 上にリソースがデプロイされます。
構成としては以下の構成が Deploy されます。
Deploy されたリソースの一覧は以下です。
認証のために EntraID Provider を Azure App Service へ追加が必要です。
また、CosmosDB へのデータプレーンの追加も必要です。
無事 Deploy が完了したら以下のような画面が WebApp に Deploy されます。
サーバサイドは FastAPI で実装されており、API の一覧が見れて便利です。
では、Multi-Agent に「Please think today's dinner menu. I want to eat Japanese food.」と聞くデモ をご覧ください。
いい感じにメニューの選定と、そのメニューを作るための材料のリストを返してくれますね。
マルチエージェントは 2025 年に社会実装がより進んでいく概念だと思うので、ぜひ皆様も一度触ってみてください。
それでは 👋
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参考リンク
- Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator GitHub リポジトリ
- Azure OpenAI Service 公式ドキュメント
- Autogen の最新情報
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