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オーケストレーションのワークフロー
中央オーケストレーターエージェントは LLM を使用して、特定のロールまたはドメインの専門知識を持つ特殊なワーカーエージェントまたはモデルにサブタスクを計画、分解、委任します。これは人間のチーム構造を反映し、複数のエージェントにわたる緊急の動作をサポートします。
オーケストレーションワークフローは、構造化された分解と特殊な実行を必要とする、複雑、階層的、または学際的なシナリオに最適です。これは、作業の分割を必要とするタスクに特に適しており、タスクのさまざまなサブコンポーネントは、異なる機能、知識、またはツールセットを持つエージェントによって最も適切に処理されます。
このワークフローは、次の場合に特に効果的です。
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タスクは、範囲、タイプ、推論 (計画、調査、実装、テストなど) が異なるサブタスクに分割できます。
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LLM またはメタエージェントは、他のエージェントを調整し、進行状況をモニタリングし、結果を合成する必要があります。
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エージェントの責任をモジュール化して、スケーラビリティ、再利用、特殊なチューニングを実現したいと考えています。
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システムには、人間のチーム (プロジェクトマネージャー、開発者、レビュー担当者など) がコラボレーションでどのように動作するかを模倣した、ロールベースの動作が必要です。
オーケストレーションは、マルチターンプランニングエージェント、ソフトウェア開発副操縦士、エンタープライズプロセスエージェント、自律型プロジェクトエグゼキュターに最適です。これは、一元化されたタスクの内訳を必要とするが、実行ロジックが分散されているマルチエージェントシステムを実装する場合に特に便利です。これにより、エージェントレイヤー間で拡張性とより説明しやすい動作が可能になります。
機能
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オーケストレーターが目標メタ推論を実行する
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ワーカーエージェントには、ツールアクセス、メモリ、またはドメイン固有のプロンプトが含まれる場合があります
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階層 (複数レベルのタスク委任) にすることができます
一般的なユースケース
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プロジェクトマネージャー、調整研究者、ライター、品質保証エージェント
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計画、実行、テストを組み合わせたコーディング副操縦士
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ツールチェーンまたは API アクセスパターンを監督するエージェント
