AI機能 & エージェント

マルチエージェントシステム開発

LangGraphおよびCrewAIによって設計・構築される階層型AIエージェントシステムと自律型マルチエージェントワークフロー。本番環境のオーケストレーション、決定論的ガードレール、エキスパートによるコードレビューを提供します。

単一のチャットボットから協調型エージェントスウォームへ

単一のプロンプト応答型チャットボットから脱却し、協調的でステートフルな実行基盤を求める企業に向けて、マルチエージェントシステム開発ソリューションを提供します。LangGraph開発エージェンシーおよびCrewAI開発企業として、Canvas Developersは専門エージェントが複雑なビジネスロジック、ツール呼び出し、長時間実行プロセスにわたって協調する階層型AIエージェントシステムを設計します。当社のチームは、明示的な状態管理、Human-in-the-Loop(人間の介在)チェックポイント、決定論的フォールバック制御を備えた自律型マルチエージェントワークフローを構築します。AIコーディングツールによって社内開発サイクルを加速させる一方で、経験豊富なソフトウェアエンジニアがすべてのエージェントグラフを設計し、ツール連携の監査を行い、デプロイ前にデータ処理を検証します。プライベートなローカルエージェントスウォームからクラウドホスト型のオーケストレーターまで、明確なマイルストーン設定と完全なソースコード所有権を担保した検証済みシステムをお届けします。

AIの支援と専門エンジニア主導によるエージェントオーケストレーション

AIがどのように支援するか

  • 定義されたタスク仕様から、グラフノード、プロンプトテンプレート、エージェントの役割定義、定型ツールラッパーを自動生成
  • エッジケースにおけるエージェントのルーティングを検証するため、合成会話ターンやマルチターンシナリオのトレースを生成
  • 個々のエージェントの意思決定に対するユニットテスト、モックツールレスポンス、ベンチマークスイートのドラフト作成
  • マルチエージェントのトレースに適したコンテナ構成、CIテストパイプライン、構造化ロギングスキーマのドラフト作成

当社の専門家が担うこと

  • エンジニアがステートマシンアーキテクチャ、メモリの永続化、循環防止ロジックを設計し、すべてのマージをレビュー
  • システムスペシャリストが厳格なガードレール、ロールベースアクセス制御(RBAC)、ツール実行制限、トークン予算のスロットリングを実装
  • QAが実際のAPIを用いて、マルチエージェント間のハンドオフ、非決定論的分岐、ループ検知、データバリデーションのストレステストを実施
  • DevOpsエンジニアがサンドボックス化されたツール環境、シークレット管理、オブザーバビリティの計装、リリース承認を統括

マルチエージェントシステムの各要素が稼働する領域

本番環境向けマルチエージェントシステムのアーキテクチャ分割例。実際のデプロイはお客様のコンプライアンスおよびインフラ要件に沿って決定されます。

  • オーケストレーション&ステートエンジン

    • ノード遷移を管理するLangGraphまたはCrewAIのグラフステートマシン
    • 短期作業メモリおよび長期的な会話チェックポイントストア
    • 決定論的ガードレールフィルター、スキーマバリデーター、サイクル検出器
    • Human-in-the-Loopの一時停止、再開、割り込みフック
  • 特化型エージェントの実行&ツール

    • 定義された役割プロンプトと指示を実行する専用エージェントワーカー
    • 外部APIおよびデータベース呼び出しのためのサンドボックス化されたツール実行環境
    • トークン予算スロットル、レートリミッター、エラーリカバリルーチン
    • テレメトリ、OpenTelemetryスパン、ステップバイステップのトレース生成
    • LLMレスポンスを型安全なモデルに変換する構造化出力パーサー
  • エンタープライズインフラ&モデル

    • プライベートなセルフホストLLMエンドポイントまたはエンタープライズ向けクラウドAPIプロバイダー
    • 社内データベース、ベクトルインデックス、ドキュメントストレージ、ERP/CRMシステム
    • 人間の承認処理に対応したIDプロバイダーおよびロールベースアクセス管理(RBAC)
    • APIキーをクライアント環境から保護するセキュアなシークレット管理(Vault)

マルチエージェント開発が求められる背景と対象

単一プロンプトのLLMや簡易チャットボットでは、複数ステップの推論、外部ツールの実行、セッションを跨ぐ状態の永続化、決定論的なビジネスルールが求められるエンタープライズワークフローに対応できません。

  • 複数の自律型エージェントによるリサーチ、情報統合、アクション実行を要する高度なSaaS機能を構築するプロダクト責任者
  • 複数システム間のデータ照合、コンプライアンス監査、複数段階の承認ワークフローの自動化を推進する運用・ITチーム
  • PoC(概念実証)レベルのAIスクリプトを脱却し、本番環境仕様の状態管理、ガードレール、オブザーバビリティを必要とするエンジニアリングチーム

提供内容

マルチエージェントアーキテクチャで当社が提供するもの

  • ステートフルなグラフオーケストレーション

    LangGraphまたはCrewAIで構築されたステートグラフ。ループ制御、分岐ロジック、条件付き遷移、再起動を跨ぐチェックポイントの永続化機能を搭載。

  • 階層型エージェントスウォーム

    スーパーバイザー・ワーカー型トポロジー。上位の計画エージェントが、分離されたツールセットとコンテキストウィンドウを持つドメイン特化型エージェントにタスクを委譲。

  • 決定論的ガードレールと安全性

    スキーマによる厳格な入出力バリデーション、Pydanticデータモデリング、ハルシネーションスクリーニング、外部アクション実行前のプログラム的割り込みしきい値設定。

  • セキュアなツール&API連携

    サードパーティAPI呼び出し、データベースの読み書き、ドキュメントパーサー、社内エンタープライズサービス接続のためのサンドボックス実行環境。

  • Human-in-the-Loop(人間の介在)承認ワークフロー

    金融取引、データ変更、メール送信などのリスクの高いアクションに対し、ユーザー入力を待つためにグラフを一時停止する対話型レビューゲート。

  • マルチエージェントのオブザーバビリティ&トレーシング

    OpenTelemetry、LangSmith、またはカスタムロギングを用いたエンドツーエンドのトレーシングにより、トークン消費量、レイテンシ、ノード遷移、障害発生ポイントをリアルタイムで監視。

本サービスの対象外となる領域

  • オーケストレーションを伴わない単発のFAQチャットボットや静的ナレッジベース検索は、「AI Chatbots & Assistants」サービスにて対応します。
  • ゼロからの基盤LLMの事前学習やカスタム事前学習は基礎研究分野となります(ただし、ローカルエージェントのタスクに応じたオープンウェイトモデルのファインチューニングや設定は実施します)。
  • プログラムによるツール連携やワークフローのオーケストレーションを伴わない単なるマーケティングコピー生成は、マルチエージェントエンジニアリングではなくコンテンツ作成ツールとして扱われます。
  • 既存の非AIレガシーアプリケーションの不具合改修や保守されていないレガシープラットフォームのリファクタリングは、「Application Modernization & Stabilization」アセスメントから着手します。

マルチエージェントオーケストレーションの代表例

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • 引受審査とコンプライアンスレビューの自動化

    申請書類の収集、信用データベースの照会、コンプライアンスルールの照合、監査レポートの作成が必要なFinTechプラットフォーム向け。ドキュメント解析、リスクスコアリング、ポリシー検証を行う各エージェントがスーパーバイザーエージェントのもとで連携し、最終承認前に人間の確認を挟むマルチエージェントシステムを設計します。

  • カスタマーサポートのトリアージと高度な問題解決

    技術的な問い合わせチケットに対して定型のチャットボット回答以上の対応を必要とするSaaSプロバイダー向け。トリアージ、コードベース検索、ログ解析、チケット回答のエージェントが連携して問題を診断し、サポートエンジニアに検証済みの修正案を提案するエージェント群を構築します。

  • 自律的な市場調査とコンテンツアグリゲーション

    数百の情報源から業界動向を追跡するインテリジェンス企業向け。クローリング、データ統合、ファクトチェック、編集記事作成に特化したエージェント群をLangGraphステートマシンで統括し、確実な出典引用と重複排除制御を実装します。

マルチエージェントプロジェクトの進め方

  1. 01

    要件定義とグラフトポロジー設計

    ビジネスワークフローの整理、エージェントの役割定義、データ依存関係とAPIの特定を行い、コンプライアンス要件に最適なのがプライベートインフラか商用モデルかを合意します。

  2. 02

    アーキテクチャとガードレールの設計

    エンジニアがステートスキーマ、メモリ永続化、人間によるレビューゲート、ツールの実行権限を設計し、エージェントロジックを接続する前にバリデーション境界を確立します。

  3. 03

    実装・レビュー・シミュレーション

    コーディングエージェントが定型実装を支援する一方、エンジニアがグラフのロジックを記述し、すべてのコード行をレビューした上で、ステージング環境でマルチエージェント間の連携をストレステストします。

  4. 04

    デプロイとオブザーバビリティの構築

    トレーシング、モニタリング、アラートのしきい値設定、ロールバック手順書、引き継ぎドキュメントを整備し、指定のクラウドまたは隔離されたプライベート環境へデプロイします。

AIツールを使う2つの方法

私たちが構築する間、AIコーディングエージェントがお客様のコードを処理してよい場所を選択してください。エンジニアリング基準はどちらでも同じです。

お決まりでないですか?スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

アーキテクチャ、安全性、運用を結ぶアプローチ

  • 予測可能な実行を担保するアーキテクチャ

    制約のないLLMの自律性は、暴走ループや予期せぬ出力を生みがちです。当社のエンジニアは決定論的な状態境界、フォールバック動作、厳格な終了条件を定義し、エージェントが確実にタスクを実行し続けるようにします。

  • 非決定論的パスに対応するQA

    QAが曖昧な入力、ツールのタイムアウト、悪意あるプロンプトに対してエージェントのインタラクションを検証し、重要なワークフローの人手による確認と並行して自動トラジェクトリ評価を実行します。

  • 分離されたツール実行環境

    エージェントのツール呼び出しは、認証情報の分離と最小権限の原則が適用された制限環境内で実行され、検証なしに機密データが変更されるのを防ぎます。

  • 継続的なオブザーバビリティと保守

    デプロイ後も、基盤モデルの進化に合わせて、合意されたサポートプランのもとでテレメトリ監視、プロンプトチューニング、リグレッション追跡、フレームワークアップデートを提供します。

FAQ

よくあるご質問

マルチエージェントシステムにおいて、LangGraphとCrewAIはどう違いますか?

LangGraphは、循環グラフ、状態の永続化、Human-in-the-Loopの割り込み処理を細かく低レベルで制御できるため、厳密なステートマシンを必要とする複雑なエンタープライズワークフローに最適です。CrewAIは、ロールプレイング型のエージェントスウォームや自律的なタスク委譲に優れており、協調的な推論や構造化されたチームダイナミクスに主眼を置く場合に適しています。お客様のワークフロー要件を評価し、精度と柔軟性のバランスが最も優れたフレームワークの選定を支援します。

エージェントが無限ループに陥ったり、予期せぬ高額コストが発生したりするのをどのように防ぎますか?

オーケストレーターレベルで、決定論的なグラフ制限、再帰ステップの上限、厳格なトークン予算、タイムアウトポリシーを適用します。各エージェントノードは事前定義された終了条件に従う必要があり、循環処理には明確な終了基準を設けます。重要または高コストな処理に対しては、権限を持つユーザーが承認するまで実行を一時停止するHuman-in-the-Loopのチェックポイントを挿入します。

マルチエージェントシステムを使用する際、機密データやコードはどこで実行されますか?

ご契約のデリバリーパッケージによって異なります。「Private / Local AI Engineering」パッケージでは、モデルとエージェントオーケストレーションはお客様が管理するインフラまたは合意された隔離環境内で実行され、専有データが外部に出ることはありません。「Claude Code / OpenAI Codex Engineering」パッケージでは、作業開始前に合意したアカウント規約、データ保持設定、アクセス権限のもとで商用コーディングツールが動作します。

マルチエージェントプロジェクトのスコープ設定や料金体系はどのようになっていますか?

料金は、特化型エージェントの数、ツール連携、状態管理の複雑さ、人間の承認ゲート、インフラ構築などを含むプロジェクトスコープに基づいて算出されます。初回のスコープ評価の後、明確なマイルストーン、成果物、料金を記載した詳細な提案書をお渡しします。プロジェクトのご相談は、お問い合わせフォーム(https://www.canvasdevelopers.com/contact)から受け付けています。

自律型マルチエージェントシステムの構築をご検討中ですか?

連携・自動化したいワークフローについてお聞かせください。エージェントアーキテクチャを評価し、最適なフレームワークとデリバリーパッケージをご提案の上、明確なマイルストーンを設定した提案書をお送りします。