【ITニュース解説】Day 13 – Multi-agent Chaos in AI Pipelines (ProblemMap No.13)

AI技術が急速に進化する中で、複数のAIエージェントが協力して複雑なタスクを処理するシステムが増加している。特に「検索拡張生成（RAG）」と呼ばれるシステムでは、AIが外部の知識ソースから情報を取得し、それに基づいて回答を生成するため、より正確で信頼性の高い情報提供が可能になる。しかし、このようなマルチエージェントシステムを構築する際には、予期せぬ問題に直面することがある。その一つが「マルチエージェントのカオス」と呼ばれる現象である。これは、複数のAIエージェントが同じデータや情報源を同時に利用しようとしたときに発生する、協力ではなく「意味的な汚染」という状態を引き起こす。

意味的な汚染とは、各エージェントが独立して情報を処理するはずなのに、互いの処理が干渉し合い、結果として誤った情報が生成されたり、整合性のない挙動が生じたりする状態を指す。具体的には、エージェントが出力する回答が意図せずずれてしまったり、提示する情報源（引用）が実際の内容と一致しなかったり、あるいは情報を取り込む範囲（検索カバレッジ）がエージェントの実行順序によって変動してしまったりすることがある。このような問題は、AIシステム全体の信頼性を大きく損なう原因となる。

このようなマルチエージェントシステムでよく見られる失敗パターンがいくつかある。例えば、二つのエージェントが同じ文書を同時に取り込もうとすると、それぞれの処理履歴（トレース）が互いに上書きされ、どちらか一方の記録しか残らない、または混ざり合ってしまうことがある。また、同じ質問を複数のエージェントに投げたとしても、その実行順序が変わるだけで検索結果が異なってしまうケースも発生する。さらに深刻なのは、あるエージェントが提示する引用が、他のエージェントが参照していない部分を指し示し、その結果、参照していないエージェントが内容を補完するために「幻覚」（事実ではない情報を生成すること）を起こしてしまうことである。他にも、各エージェントがテキストを情報処理のために分割（トークン化）する方法が異なるため、最終的に生成されるデータ（エンベディング）の数が元の文書のサイズと一致しないという問題も起こり得る。そして、AIシステムが出力する回答がセッションごとに予測不能に変化し、「ゴーストコンテキスト」、つまり以前のセッションで存在したはずの文脈が突然消失したかのように見える現象も報告されている。これらはすべて、共有リソースへの同時アクセスを適切に制御できていない、典型的なマルチエージェントの同時実行に関するバグである。

この問題は「ProblemMap No.13」として認識されており、その根本原因は、複数のエージェントがベクトルストア（AIが情報を高速に検索・比較するために使うデータベース）、インデックス（情報の目次のようなもの）、処理履歴（トレース）といった共有リソースを、互いを隔離することなく並行して利用することをパイプラインが許してしまう点にある。これにより、各エージェントは独立した推論を行う代わりに、互いの作業環境や文脈を汚染し合ってしまうのである。

このような問題が発生しているかどうかを確認するための簡単な診断方法がいくつかある。一つは「隔離プローブ」と呼ばれ、二つのエージェントに同じ文書を処理させ、その処理履歴（トレース）が結合されたり上書きされたりしないかを確認する。もしそのような現象が見られれば、汚染が発生している証拠である。次に「インデックス衝突」テストでは、複数のエージェントに並行して情報のデータ表現（エンベディング）を構築させ、その結果として生成されるトークンの数が期待値と異なったり、情報カバー範囲が不規則に変化したりしないかを調べる。最後に「相互汚染テスト」では、エージェントAに特定の事実Xについて尋ねた後、エージェントBに別の事実Yについて尋ね、エージェントBの回答にエージェントAが扱った事実Xの文脈が意図せず含まれていないかを確認する。これらの診断を通して、システム内の問題の兆候を捉えることができる。

問題の診断には、いくつかのチェックリスト項目も役立つ。例えば、複数のエージェントの処理ログが混ざって記録されている場合、これは隔離が不十分な兆候である。また、利用している情報源（コーパス）が安定しているにもかかわらず、検索結果が頻繁に変動する場合も、問題が疑われる。AIによる幻覚の発生が、複数のエージェントが同時に動作している状況と相関している場合や、情報のデータ表現（エンベディング）の統計が期待される文書サイズと一致しない場合も、注意が必要である。さらに、処理履歴（トレースログ）にエージェントごとの明確な識別子がない場合も、問題の特定を困難にする。

このようなマルチエージェントのカオスに対処するための修正方法はいくつか考えられる。まず、最小限の修正として、即座に適用できる対策がある。それは、各エージェントの処理履歴（トレース）を完全に分離し、それぞれが独立してログを記録するようにすることである。次に、情報源へのアクセスを隔離し、エージェントが読み取り専用モードでアクセスするか、あるいは各自でローカルなキャッシュを構築して利用するようにする。また、同じ文書への同時書き込みを禁止し、情報を取り込む（インジェスト）プロセスをロックすることも有効である。さらに、すべての情報チャンクに対して、どのエージェントが生成したものかを明示する識別子（エージェントID）を付与することで、追跡を容易にする。

しかし、大規模な本番環境でマルチエージェントシステムを運用する場合には、より堅牢な「本格的な修正」が必要となる。これには、ベクトルストアをエージェントごとやタスクごとに分割（パーティション化）し、マルチテナント対応にすることが含まれる。また、複数のエージェントからの混合された書き込みを拒否する「インジェストバリデーター」を導入することも重要である。さらに、情報を統合（マージ）する前に、その情報カバー範囲が一定の基準（例えば0.7以上）を満たしているかを確認する「評価ゲート」を設けることも有効である。そして、エージェントからのリクエストを順番に処理する「調整/オーケストレーションレイヤー」を導入することで、同時実行による問題を根本的に解決することを目指す。これらの対策は、同時実行が避けられないスケーラブルなマルチエージェントフレームワークにとって不可欠である。

さらに、問題を「サイレントな汚染」から「観測可能でデバッグ可能なプロセス」へと転換させるための「ガードレール」の導入も推奨される。これには、エージェントごとの意味的なツリーロギングによる「トレース分離」、情報を統合する前にエージェントごとにデータ表現（エンベディング）の契約を強制する「インデックスフェンス」、そして結果を共有する前に同義語の一貫性を強制する「検索プレイブック」などが含まれる。また、情報取り込みからデータ表現、検索までの各段階におけるエージェントごとの処理をトレース内で可視化する「監査ログ」も非常に有用である。

結論として、マルチエージェントシステムにおける「カオス」は、複数のエージェントが適切な隔離なしに同じ情報源やインデックスを共有する際に発生する。このようなシステムを構築する際には、常に各エージェントの作業環境を明確に区切る「フェンス」を導入し、情報統合前に厳密な検証を行う必要がある。これらを怠ると、検索拡張生成（RAG）パイプラインは意味的な汚染に陥り、予測不能な情報のずれを生じさせることとなる。この問題は「ProblemMap No.13」として深く理解されており、その対策はAIシステムの信頼性と安定性を確保するために極めて重要である。