【ITニュース解説】Inside an agent’s brain: Why AI Needs Open Orchestration

AIエージェント開発における課題と、それを解決するためのオープンオーケストレーションという概念について解説する。

現在、AIエージェントの開発は、まるでデジタルな檻の中に閉じ込められたような状態だ。エージェントは特定のAIモデルやフレームワークに強く依存しており、柔軟性や相互運用性に欠けている。例えば、高性能な新しいAIモデルが登場しても、既存のエージェントを容易にアップグレードできない。また、異なる環境で構築されたエージェント同士が連携することも難しい。さらに、エージェントの動作が不可解な場合、その原因を特定することが困難だ。

これらの問題を理解するためには、AIエージェントの「脳」の働き、すなわちエージェントがどのように意思決定を行っているのかを理解する必要がある。AIエージェントは通常、「オーケストレーションループ」と呼ばれるプロセスに従って動作する。このループは主に4つの段階で構成される。

1. 計画 (Plan)：エージェントはユーザーからのリクエストを分析し、利用可能なツールを検討して、どのようにタスクを達成するか計画を立てる。例えば、「現在のロンドンの天気は？」というリクエストに対して、エージェントはget_current_weatherというツールを使用することを決定する。

2. ツール選択と利用 (Tool Selection & Use)：エージェントは計画に基づいて、適切なツールを選択し、実行する。get_current_weather(city="London")のように、ツールを呼び出すための具体的なコードを生成する。

3. 観察 (Observe)：ツールが実行され、結果が返される。この結果は「観察」と呼ばれ、天気APIからのJSONデータやHTMLの塊など、様々な形式で提供される。

4. 推論 (Reason)：エージェントは観察結果を分析し、元の目標と比較して、タスクが完了したかどうかを判断する。例えば、天気データを受け取ったエージェントは、ユーザーの質問に答えるために必要な情報が揃ったと判断し、最終的な回答を生成する。

このループ自体は単純に見えるが、実際の実装においては多くの困難が伴う。例えば、天気APIがダウンした場合、エラー処理のロジックがなければエージェントは停止してしまう。また、ツール定義や推論プロンプトの標準化が不足しているため、異なるフレームワークやAIモデル間での互換性が低い。さらに、エージェントのコアロジックが特定のシステムに強く結びついているため、モデルやプラットフォームの切り替えが容易ではない。

これらの問題を解決するために提唱されているのが、「オープンオーケストレーション」という概念だ。これは、すべてのエージェントが理解できる共通言語、またはユニバーサルアダプターのようなものだ。USB-Cケーブルが様々なデバイスを接続できるように、オープンオーケストレーションはAIエージェントの相互接続を可能にする。

オープンオーケストレーションの導入により、以下のようなメリットが期待される。

• 柔軟性の向上：エージェントは特定のAIモデルに依存せず、必要に応じて自由に切り替えることができる。
• 相互運用性の向上：異なるエージェント同士が連携し、より複雑なタスクを実行できるようになる。例えば、「ショッピングエージェント」が「配送エージェント」や「カレンダーエージェント」と連携して、買い物のスケジュールを自動的に管理することが可能になる。
• 透明性の向上：エージェントの思考プロセスが可視化され、デバッグが容易になる。
• 開発の加速：ツールやスキルを共有し、再利用することで、開発効率が向上する。

現在、gen ai worksという組織が、オープンソースでagenticというツールを開発し、オープンオーケストレーションの実現を目指している。agenticは、エージェント間の共通言語として機能することを目指しており、開発者コミュニティからのフィードバックを積極的に取り入れながら、改善を重ねている。

AIの未来は、オープンで協調的なものでなければならない。オープンオーケストレーションは、その未来を実現するための重要な一歩となるだろう。