調査、要約、確認を別々のAIに任せたい場合、複数のエージェントを組み合わせる設計が候補になる。
CrewAIの公式READMEは、役割を持つエージェントの協調を扱うCrewsと、イベントに応じて処理を制御するFlowsを説明している。
複数のAIを使うこと自体が、仕事の速さや正確さを保証するわけではない。
一つの業務で分担を検証する
最初は、入力資料から要点を抽出し、人が確認してから社内共有する程度の流れがよい。
どの段階で原文を参照し、どの段階で人が承認するかを明確にする。
役割を増やすほど、出力が食い違ったときの責任分担や、同じ誤りが複数段階へ伝わる問題を見つけにくくなる。
ログで各段階の入力と出力を追えるかも確認したい。
公式READMEは、開発用のオープンソース基盤と、管理・監視などを追加する商用製品を区別して案内する。
運用する構成を選ぶ前に、モデルの利用料、監視、権限、障害時の停止方法を含めて比較する。
日本語の資料を扱う場合は、対象文書での誤読や抜けを自社で測る必要がある。
採用の条件
単一の手順や一つのAI呼び出しで十分なら、複数エージェントに分ける費用は正当化しにくい。
処理件数、確認時間、失敗率、修正作業を基準値として記録し、役割分担によって何が改善したかを確かめる。
自社の費用削減額は、試用にかかる支出と作業時間を測ってから判断したい。
