【ルールベース型プロファイル】マルチエージェント時代のLLM活用へ──AutoGenとは何か？ 🚀

生成AIの進化とともに、LLM（大規模言語モデル）は「対話の知性」として社会に溶け込んできました。
しかし、単一のLLMでは対応が難しい複雑な業務も増えており、
その解決策として今、注目されているのが「マルチエージェント型LLMフレームワーク」です。

その中心にあるのが、AutoGen。
単なるAPIやツール群ではなく、「エージェントたちが会話しながら仕事を進める」新たな設計思想を持った仕組みです。

それでは、AutoGenがいかにしてLLMの限界を超え、新しい可能性を切り開くのか、
わかりやすく解説していきましょう。✨

https://arxiv.org/abs/2308.08155

AutoGenの全体像と、その発想の転換点

そもそも、なぜ「マルチエージェント」なのか？

現実世界のタスクは、単一の知性で解決できるほど単純ではありません。
例えばビジネス分析、コードの検証、外部情報の収集、判断の正当性評価――
これらを一つのLLMに任せるのは無理があります。

AutoGenは、「複数のLLM、もしくは人間・ツールを組み合わせてタスクをこなす」ことを前提に設計されています。
それぞれのエージェントが会話し、意見を交わし、時に修正を加えながら仕事を進めるという、
人間のチームのような動きを再現します。

方法の紹介｜AutoGenのコア設計

Conversable Agents（会話可能なエージェント）

AutoGenでは、すべてのエージェントが「話せる」ことが前提です。

• LLMをバックエンドにしたAssistant Agent

• ツール実行や人間入力に対応したUser Proxy Agent

など、複数の役割を担うエージェントを簡単に構成可能。
しかも、各エージェントは送受信インターフェースと履歴保持機能を持ち、過去の対話を踏まえて返答できます。

Conversation Programming（会話を軸としたプログラミング）

これまでのLLM活用は、プロンプト設計やAPIの制御が主流でした。
しかし、AutoGenは**「エージェント同士の対話」そのものをプログラム**します。

開発者が定義するのは以下の2点。

1. 役割と機能を持ったConversable Agentの定義

2. 会話によるフローと制御の設計（自然言語＋Pythonで制御可能）

これにより、対話→処理→返答→再評価→実行という一連の動きが
直感的かつ拡張性の高い方法で構築可能になります。

具体的な活用例｜AutoGenが活躍する6つのシナリオ

A1. 数学問題の自律解決システム

複数のLLMエージェントで数式の読み取り、解答生成、答えの検証まで実行。
人間の介入なしでも精度69%という高成績を達成。📈
人間と共同で解決する「human-in-the-loop」構成も可能。

A2. リトリーバル強化型チャット（RAG）

ユーザーの質問に対して、検索ベースで情報を補強し、
必要に応じて「UPDATE CONTEXT」と言って再検索を促すインタラクティブな設計。
自然言語で動的に制御可能なのがAutoGenならではの魅力。

A3. 仮想環境での意思決定支援（ALFWorld）

行動計画を立てるAgent＋実行するExecutor＋常識補完するGrounding Agentで構成。
繰り返しミスを減らし、15%の性能向上を実現。

A4. コーディング支援（OptiGuide）

「Commander」が「Writer」と「Safeguard」に命令。
安全性チェックを通過したコードのみ実行→結果解釈→ユーザーへの回答。
430行→100行にコード削減しながら、誤検出率も改善。

A5. ダイナミックグループチャット

複数のAgentが会話内容を共有し、順不同で発言。
選ばれたAgentが発話→全体にブロードキャストという構造。
タスクの流れに応じた「自律的な発話順制御」が可能。

A6. 会話型チェス（Conversational Chess）

人間・AIが自然言語で対局可能なチェスアプリ。
不正な手には盤面Agentが警告→正しい手を要求する仕組み。
ゲームルールに応じた柔軟な制御が実現可能。

関連研究とAutoGenの位置づけ｜他のLLMエージェントフレームワークとの違いは？

シングルエージェント型との違い

現在主流のエージェント型LLMには以下のようなものがあります。

• AutoGPT：目標達成型のシングルエージェントで、コード実行は可能だが、対話型の協調には非対応。

• ChatGPT+Code Interpreter/Plugin：ChatGPTの拡張だが、人間との協調や動的エージェント連携は想定されていない。

• LangChain Agents：ReActなどを含むが、エージェント間の「会話」は設計思想になく、マルチエージェント実装は不便。

• Transformers Agent（Hugging Face）：ツール実行型シングルエージェントだが、拡張性や協調性は限定的。

これらに対し、AutoGenは「複数のエージェントが会話しながらタスクを解決する」マルチエージェント型であり、
コード実行・人間参加・会話制御すべてを統合して行える点で、根本的に設計が異なります。

マルチエージェント型との比較（CAMEL、BabyAGIなど）

AutoGenと同様に、マルチエージェント会話をベースにしたフレームワークもいくつか登場しています。

• BabyAGI：エージェント間の処理順序が固定されており、会話は「静的」。

• CAMEL：ロールプレイによる対話を採用。会話記録や分析は可能だが、コード実行は非対応。

• MetaGPT：ソフトウェア開発特化型の設計で汎用性が低い。

• Multi-Agent Debate：主に議論を通じて思考の幅を広げるための設計。人間参加やツール実行には非対応。

🔍 AutoGenはこれらに比べて以下の点で優れている：

• 柔軟な会話パターン（静的×動的）

• ツール実行可能（コード・関数）

• 人間の任意参加を許容

• 汎用的なフレームワークとして設計されている

📊 比較表（抜粋）：

応用範囲の拡張と今後の展望｜AutoGenは何を変えるのか？

AutoGenを使うと、従来のLLM活用では難しかった以下のことが簡単に実現できます。

• 会話ベースの複雑なタスクの自動処理（例：数学問題、コード生成、意思決定）

• 人間とAIが共に参加するダイナミックなワークフロー（例：グループチャット、チェス）

• 再利用性の高いエージェント設計と、モジュール化による保守性向上

そして、以下の研究課題も見えてきました。

1. 最適なマルチエージェント設計の探索
   → どんな構成が、どんな課題に最適か？

2. 能力の高いエージェントの育成
   → ツール・LLM・人間の力をどう組み合わせるのが最も効果的か？

3. スケール・安全性・人間主導の確保
   → 自律化が進む中でも、ユーザーの操作性と理解を保つには？

AutoGenは、こうした問いに応える「実験の場」であり、
未来のLLM活用のための「共通言語」とも言えるでしょう。

テキストベース意思決定環境における応用｜ALFWorldにおけるAutoGenの強み 🏠🤖

AutoGenを活用したマルチエージェントの設計は、家庭内の疑似環境「ALFWorld」における意思決定支援でも威力を発揮しています。

この環境では、例えば「熱いリンゴを冷蔵庫に入れる」といった高レベル目標が与えられ、
その目標を達成するために、仮想的な部屋の中を移動し、観察し、適切なアクションを取る必要があります。

実装構成：2エージェント vs 3エージェント設計

AutoGenでは、以下のような構成でタスクに対応しています。

✅ 2エージェント構成

• Assistant：行動計画の立案

• Executor：環境内での実行とフィードバック

✅ 3エージェント構成（Grounding Agent追加）

• GroundingAgent：常識的知識の補完（例：「使う前に取る必要がある」など）

このGroundingAgentの導入により、Assistantが同じ行動を繰り返す無限ループや誤解釈から抜け出せるようになり、
成功率が15%以上向上しました（図表・Table 3参照）。

会話の流れ（例）

Assistant: [鉛筆を取りに行く] → Executor: [デスク2には鉛筆がある]
Assistant: [鉛筆を取る] → Executor: [鉛筆を取得した]
Assistant: [デスク1へ移動] → Assistant: [ランプを使う]
Executor: [ランプを点けた]
Assistant: [鉛筆を観察] → Executor: [成功]

失敗パターンでは、Assistantがランプを点け続ける無限ループに入りましたが、
GroundingAgentが「対象を取ってから観察せよ」と補足することで、この問題を回避できました。

マルチエージェント・コーディング｜OptiGuideの再構築 ✍️🛡️🧠

AutoGenを使ったOptiGuideの再実装は、430行のコードを100行に削減し、保守性と生産性を大幅に向上させました。

構成エージェント

• Commander：ユーザーの質問を受け取り、全体の流れを管理

• Writer：コードの生成＆結果の解釈（Coder＋Interpreterの役割）

• Safeguard：コードの安全性チェック（情報漏洩・悪意あるコードの検出）

ワークフロー概要（図表・Figure 11）

1. ユーザーからの質問をCommanderが受け取る

2. Writerがコードを生成し、仮説を提示

3. Safeguardがコードの安全性を確認

4. 問題なければCommanderが実行し、結果をWriterに返す

5. Writerが解釈し、Commanderがユーザーに返答

このサイクルは、必要に応じて何度でも繰り返し行われ、精度と安全性が高まっていきます。

効果測定

• 🕒 平均解答時間：

  • ChatGPT+Code Interpreter：約4分35秒

  • AutoGenベースのOptiGuide：約1分30秒（約3倍高速）

• 💬 ユーザー入力回数の削減：
  AutoGenは3～5倍のユーザー操作削減に成功（表・Table 4参照）

• ⚙️ パッケージ制約の克服： ChatGPTはGurobiなどの依存環境で実行不可 → AutoGenでは自動対応可能

ダイナミックグループチャット｜会話の流れも自律的に 🤝🗣️

AutoGenの真骨頂とも言えるのが、「動的なグループチャット」による自律的対話管理です。

特徴

• GroupChatManagerが会話の流れを制御

  • 次に話すべきエージェントを選定

  • 応答を収集し、全体にブロードキャスト

• ロールプレイ型プロンプトにより、発言者の選定精度が向上

• GPT-4環境下で成功率が91.6% → 77% → 66%と変動（図表・Table 5）

会話の文脈と役割の整合性を重視することで、不要な発言やループを削減し、より自然なフローが構築されます。

会話型チェス｜自然言語でプレイするAI対戦 🎯♟️🧑‍💻

AutoGenを用いた「会話型チェス」では、チェスのルールすら自然言語の対話を通じて進行されます。

3つのエージェント構成

• プレイヤーA/B：人間 or AI（LLM）で操作可能

• Board Agent：ルールチェック、手の合法性を検証

実装の要点

• 非合法手はBoard Agentがエラー通知→プレイヤーに再入力を求める

• 対話ログは個別に保持→相手プレイヤーには見えない設計

実例紹介｜AutoGenと他LLMシステムとの応答比較 ✨📊

ここでは、AutoGenを活用したアプリケーションの出力例と、ChatGPT Plugin・LangChain・AutoGPT・CAMELなどの他フレームワークの出力を比較し、
実際にどう違いがあるのかを分かりやすく紹介していきます。

Application A1｜数学問題の自動解答（ルートの簡約化）

問題：

$$\frac{\sqrt{160}}{\sqrt{252}} \times \frac{\sqrt{245}}{\sqrt{108}}$$

252

from sympy import sqrt
fraction = (sqrt(160)/sqrt(252))*(sqrt(245)/sqrt(108))
simplified = fraction.simplify()
print(simplified)
# 出力：5*sqrt(42)/27

❌ ChatGPT + Plugin（Table 8）

• Wolfram Alphaから複数候補が返るが、誤った候補を選択。

• 出力：

  $\frac{5\sqrt{14/3}}{9}$

  9514/3

❌ LangChain ReAct（Table 10）

• mathモジュールを用い、十進法で出力（約1.200）

• 結果の正当性が曖昧で、象徴的な数式の簡約ができていない

❌ AutoGPT（Table 11）

• 「print関数」なしでコードを生成、実行しても出力が得られず

• sympyでなくmathを使用し、AttributeErrorを起こす → 修正しきれず終了

❌ Multi-Agent Debate（Table 12）

• 最終的に導かれた結果：

  $\frac{7\sqrt{1050}}{189}$

  18971050

Application A4｜OptiGuide（コーヒー供給チェーン最適化）

質問：「焙煎コストが5％上昇したら、総コストはどう変化するか？」

✅ AutoGen（Table 15）

• Writer/Safeguard/Commanderが協調し、数回のやりとりで安全なコード生成

• 最終結果：コストは2470→2526.5（+56.5）

• 出力が簡潔で、ユーザー介入が最小限（約1.5分）

❌ ChatGPT + Code Interpreter（Table 13）

• Gurobiライブラリに未対応 → 実行不可

• ユーザーが3回以上の手動操作を強いられる

• エラーとヒントの往復が発生 → 約4.5分かかる

Application A1：その他のマルチエージェントシステム評価

Application A7｜MiniWobChat（ウェブ操作タスク）

タスク：「ボタンONE → ボタンTWOをクリックせよ」

✅ AutoGen（Table 19）

• XPathを正確に特定し、段階的にクリックを実行

• 計画 → 実行 → 成功 → “TERMINATE”

• 完全な自然言語のインタフェースを保持したまま、自律的に操作を完遂

結論・まとめ｜AutoGenの優位性は「実用性と拡張性」🏆

今回の例から見えてきたのは、AutoGenの持つ「リアルな対話処理能力」と「エージェント間の明確な分業性」です。

• ✅ 数学問題の正答率：他のLLMシステムよりも明確に高い

• ✅ タスク実行のスピードと安定性：ユーザー入力を削減し、エラー発生率も低い

• ✅ 拡張性：自動コード生成、セーフチェック、ツール連携、常識補完などの仕組みが柔軟に構築可能

感想｜AutoGenは「単なるLLMツール」を超えた構造的AIシステム 💡🧠

AutoGenを使えば、LLMが単独でできなかった高度な問題解決や、ツールとの連携、UI操作まで一括で行えるようになります。

「複雑な仕事を、自然な会話で、複数のAIが協力して解決する」

そんな未来はもう現実のものです。

💬 「あなたはAutoGenでどんなアプリを作ってみたいですか？」
ぜひコメント欄で教えてください！未来のAI設計、共につくっていきましょう！🚀