講演情報
[2E1-GS-5b-01]Agentic Flow: Agentワークフローを明示的に記述可能とするフレームワークAgentワークフローを明示的に記述可能とするフレームワーク
〇柴原 琢磨1、菅 翔吾1、前寺 正太郎1、尾上 朋弘1 (1. 第一三共株式会社)
キーワード：
Agent、Agentic AI、AI Agent
大規模言語モデルを用いたAI Agentの不安定性はモデル性能だけでなく、アプリケーションコード側に散在する状態更新によって増幅される。例えばAgentの実行と会話履歴の保存が暗黙に同一の評価単位へ畳み込まれた場合、状態変更をワークフロー構造から一意に読み取ることは難しい。本研究はコードの可読性の向上および記述量の削減を図るとともに、例外発生時においても副作用の影響範囲を局所化することを目的とし、実行タイミングを単一の明示的な箇所に固定するフレームワークとしてAgentic Flowを開発した。本フレームワークではAgentの仕様宣言と実行を分離し、実行はフレームワークによって定められた単一の箇所でのみ許容される。この分離によってワークフローはAgentの表示ロジックに依存せず、見通しよく理解できるようになる。3つのエージェントが多段で動作するワークフローにおいて、Agentic FlowはOpenAI Agents SDKと比較して総行数を約42%削減した。例外注入による検証において、(i) 実行が一意の箇所に限定されること、(ii) 状態変更の開始と終了が対応づけられることが維持され、堅牢性および追跡性が確認された。