GitHubがマルチエージェント設計2手法を公開

マルチエージェントシステムは、単一のAIエージェントに多くの役割を担わせるのではなく、パーサや批評家、ディスパッチャーといった特定の役割を各エージェントに割り当てることで、マイクロサービスアーキテクチャのAI版のようなモジュール化された構成を目指す。Googleは2025年12月16日に8つの基本設計パターンを公式ブログで解説し、シーケンシャルパイプラインやコーディネーター／ディスパッチャー、並行分岐／集約、階層的分解、生成者と批評家、反復的改良、ヒューマンインザループ、複合パターンを示した。さらに2026年9月2日にはスタートアップ向けコンテスト「Google for Startups AI Agents Challenge」の上位作品に共通する4つの設計パターンを公開し、双方向のMCP活用やイベント駆動の並行処理、フォールバック時の検証共通化、段階的なモデル振り分けといった実践例を紹介している。SiemensとGoogle Cloudが2026年6月17日に発表した「Knowledge Fabric」では、数億行規模のレガシーコードをナレッジグラフで整理し、「象を切り分ける」パターンで検索やユーザーストーリー作成、アーキテクチャ影響分析、タスク分解、コーディングの5種類の専門エージェントに分担させ、ヒューマンインザループを介在させて本番パイロットでコーディング工数を削減した。こうした各社の知見に共通するのは、エージェントをチャットフローではなく分散システムとして扱い、境界での検証と制約を設計に組み込む姿勢である。