マルチエージェントシステムのためのグラフエンジニアリング：エージェントの作業を管理する

マルチエージェントシステムは単純なチャットボットのように失敗することはありません。それらは引き継ぎによって失敗します：プランナーが間違った専門家を呼び出したり、取得ステップが制約をスキップしたり、ツールノードが過剰に費やしたり、長時間実行されるタスクが高価な作業を同じフロンティアモデルにルーティングし続けたりします。.

そのため、グラフエンジニアリングは、実際の環境でエージェントを構築するチームにとって実践的な分野になりつつあります。グラフはエージェントの作業の運用マップです。それは、どのノードが行動できるか、どのエッジが取れるか、状態がどこで保持されるか、人間が次のステップを承認しなければならないタイミング、モデル呼び出しが制御されたAPI層を通じてルーティングされるべき場所を定義します。.

なぜ今グラフエンジニアリングが重要なのか

初期のエージェントシステムはしばしばループのように見えました：目標を受け取り、モデルを呼び出し、ツールを使用し、結果を検査し、繰り返す。現代のエージェントシステムはより構造化されつつあります。フレームワークとして LangGraphは状態、ノード、エッジを通じてグラフを記述します. Googleは Agent2Agentの相互運用性 をエージェントの引き継ぎのために推進しています。MCPはAIアプリケーションに ツール、データ、ワークフロー.

と接続する標準的な方法を提供します。それらの要素はエージェントシステムをより有能にしますが、実行パスを理解するのをより困難にすることもあります。エージェントが委任、分岐、再試行、外部ツールの呼び出しが可能になると、システムのコストとリスクはもはや単一のプロンプトに含まれません。それらはグラフ全体に分散されます。.

グラフをプロダクションアーキテクチャとして扱う

プロダクションエージェントグラフは、エンジニアがすべてのプロンプトを読まずに6つの質問に答えられるほど明確であるべきです：

• どのノードがモデルを呼び出すことを許可されているか？
• どのノードがツールや外部システムを使用できるか？
• どの遷移が人間によるレビューを必要とするか？
• 各ステップに適したモデルまたはモデルクラスはどれですか？
• 再試行、フォールバック、予算制限はどこで適用されますか？
• チームは悪い実行後に何が起こったかをどのように再構築しますか？

これは単なる観測可能性の演習ではありません。それは製品と利益率の演習でもあります。低リスクの分類ノード、検索ノード、コード生成ノード、最終レビューノードは必ずしも同じモデルを使用する必要はありません。すべてのノードがデフォルトで最も高価なモデルを使用すると、グラフはコスト増幅器になります。.

グラフ内でのShareAIの位置

ShareAIは、150以上のAIモデルへのアクセスを提供する単一のAPIをチームに提供します。スマートルーティング、フォールバック、マーケットプレイス信号、トークンごとの料金設定を備えています。グラフベースのエージェントシステムでは、グラフ自体を再構築することなくモデルコール層を変更しやすくします。.

ビルダーは、ShareAIの外部にオーケストレーター、アプリフレームワーク、データベース、キュー、エージェントランタイムを保持し、 ShareAI API 推論が必要なノードでモデルアクセスを使用できます。グラフはワークフローを制御し続けます。ShareAIはモデルアクセス、ルーティングの柔軟性、使用に関する商業的経路を制御します。.

この区別は重要です。ShareAIはグラフエンジンではありません。それはモデルマーケットプレイスとAPI層であり、エージェントシステムが進化するにつれてモデル選択をオープンに保つのを助けます。.

実用的なグラフエンジニアリングチェックリスト

マルチエージェントシステムが顧客に到達する前に、運用上の観点でグラフをマッピングします：

1. すべてのノードをリストアップします。. エージェント、決定論的関数、ツールコール、承認ゲート、ルーター、評価者、バックグラウンドジョブを含めます。.
2. すべてのモデルコールにラベルを付けます。. プロンプトの目的、期待される入力サイズ、期待される出力サイズ、許容されるモデルクラスを追跡します。.
3. ルーティングをオーケストレーションから分離する。. グラフに次に何をすべきかを決定させ、モデル層に特定の呼び出しに対応する適切なモデルを決定させる。.
4. グラフおよびノードレベルで予算を設定する。. 実行ごと、ユーザーごと、テナントごと、ノードごとの制限を可能な限り設定する。.
5. 狭い作業には安価なモデルを使用する。. 分類、抽出、フォーマット、および初回レビューには、オープンエンドな推論と同じモデルは必要ないことが多い。.
6. フォールバック動作を定義する。. 再試行するタイミング、別のモデルにルーティングするタイミング、または失敗を確定するタイミングを決定する。.
7. 取り消し不可能なアクションには承認を要求する。. メッセージの送信、購入の実行、記録の削除、または顧客データの変更などの外部副作用の前に人間のチェックポイントを設ける。.
8. グラフの識別情報を記録する。. グラフバージョン、実行ID、ノードID、モデルID、ツールID、テナント、およびユーザーコンテキストを記録する。.
9. プロンプトとツールをバージョン管理する。. グラフは、チームが実行時に使用された正確な指示とツールスキーマを再現できる場合にのみデバッグ可能である。.
10. ローンチ前にマージンを確認する。. エージェントが顧客向け製品の一部である場合、価格が確定する前にモデルコストを明示する必要があります。.

ビルダーの視点：グラフコストが製品の利益率になる

ビルダーにとって、グラフエンジニアリングは信頼性だけではありません。それはAIの使用を製品のビジネスモデルに合わせることです。.

アプリが顧客に研究エージェント、サポートエージェント、コーディングエージェント、またはワークフローエージェントを実行させる場合、各グラフパスは異なるコストプロファイルを作成する可能性があります。短い要約フローは基本プランに簡単に含めることができます。深いマルチエージェント調査には使用制限、有料追加、または追加料金が必要になる場合があります。.

モデルがスムーズに動作する ShareAIビルダーコンソール アプリ所有者が外部アプリケーションをShareAIに接続し、AIの利益率や追加料金を設定し、顧客が使用料を直接ShareAIに支払えるようにするのを支援します。それにより、ビルダーはエージェントグラフ内のモデル呼び出しから持続可能な顧客価格設定への明確な道筋を得ることができます。.

コスト構造を設計する前にグラフを設計する

エージェントグラフは静かに成長する傾向があります。プランナーが別の専門家を得る。専門家が別のツールを得る。サポートワークフローが人間によるレビュー経路を得る。フォールバックが2番目のモデル呼び出しになる。これらの選択が必ずしも間違いではありませんが、それぞれがコストと制御の表面を変化させます。.

有用な手段は、グラフを早期に可視化することです。オーケストレーションを明示的に保ち、モデル呼び出しをモデルが変化するにつれて変更可能なレイヤーを通じてルーティングし、エージェント作業が理解できないほど高価になる前に顧客向け使用を価格設定します。.

探索を開始する ShareAIモデルマーケットプレイスから および ShareAIのドキュメント.

よくある質問

マルチエージェントシステムのためのグラフエンジニアリングとは何ですか？

グラフエンジニアリングは、マルチエージェントワークフローを構成するノード、エッジ、状態、承認、ツール呼び出し、モデル呼び出しを設計する実践です。それは、作業がシステムを通じてどのように移動するかに焦点を当てており、各プロンプトがどのように書かれるかだけではありません。.

グラフエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングとどう違いますか？

プロンプトエンジニアリングはモデルに与える指示を改善します。グラフエンジニアリングは、次にどのエージェントや機能が実行されるか、どのツールが利用可能か、どのモデルを呼び出すべきか、実行を停止、分岐、再試行、または承認要求するタイミングを定義します。.

グラフエンジニアリングのアイデアを使用するにはLangGraphが必要ですか？

いいえ。LangGraphはグラフベースのエージェントオーケストレーションの有用な例ですが、コアアイデアは複数のエージェント、ツール、モデル呼び出し、意思決定ポイントがワークフローで接続されている任意のシステムに適用されます。.

エージェントグラフにおいてモデルルーティングはどこに位置しますか？

モデルルーティングは推論が必要なすべてのノードに属します。グラフはモデル呼び出しが必要であることを決定し、ルーティング層はコスト、遅延、可用性、タスク適合性に基づいてその呼び出しを処理する適切なモデルを決定します。.

ShareAIは私のエージェントオーケストレーターを置き換えることができますか？

いいえ。ShareAIはオーケストレーターやアプリフレームワークではありません。これは、人々が支えるAIマーケットプレイスとAPIであり、ビルダーが所有し他の場所で運用するアプリケーションからモデル呼び出しをアクセスしルーティングするのを支援します。.

グラフエンジニアリングはどのようにAIコストを削減できますか？

高価な経路を可視化します。チームがどのノードがモデルを呼び出すか、そのノードがどのくらい頻繁に実行されるか、各ノードがどのモデルクラスを必要とするかを知ると、単純な作業を低コストモデルに移し、フロンティアモデルを高価値のステップに予約することができます。.

顧客向けエージェントグラフでビルダーは何を追跡すべきですか？

ビルダーはテナント、ユーザー、グラフバージョン、ノード、モデル、トークン、遅延、コスト、フォールバックイベント、請求可能な使用状態を追跡すべきです。これらのフィールドは顧客をサポートし、AIの利益率を保護するのを容易にします。.

プライバシー優先またはセルフホスト型アプリにグラフエンジニアリングは関連しますか？

はい。プライバシー優先およびセルフホスト型アプリでも、データがどこに流れるか、どのモデルエンドポイントが使用されるか、どの顧客アクションが承認を必要とするかについて明確な制御が必要です。グラフはこれらの境界を文書化するのに役立ちます。.

MCPはグラフ設計をどのように変えますか？

MCPはツールやデータソースをエージェントに公開しやすくしますが、アクセス制御、ツールの境界、スキーマレビュー、ノードごとの権限の必要性も増加させます。ツールアクセスはグラフ設計の一部であるべきであり、後回しにすべきではありません。.

グラフにはいつ人間の承認を含めるべきですか？

人間の承認は、外部へのメッセージ送信、請求状態の変更、データの削除、サポートケースのエスカレーション、顧客アカウントに影響を与える決定など、不可逆的または高リスクのアクションの前に必要です。.

管理されたエージェントグラフへの第一歩は何ですか？

現在のワークフローをノードと遷移として描き、すべてのモデル呼び出し、ツール呼び出し、承認ポイント、再試行、フォールバック、予算制限をマークします。そのマップは通常、最初のコストと信頼性の修正点を明らかにします。.