複雑で長いタスクほど、なぜエージェントは途中で失速してしまうのでしょうか? 原因はモデルの賢さだけでなく、「サブエージェントをどう扱うか」の設計にある――論文はそう示唆します。 この記事では、AOrchestraが提案する“動的に作れるサブエージェント”という発想と、何がどこまで良くなったのかを追います。
言語エージェントは、タスク自動化に強い期待が集まっています。けれどタスクが「複雑で」「長い」ものになるほど、1つのエージェントが全部を抱えるのはつらくなります。そこで広がってきたのが、サブエージェントを“道具(tools)”のように呼び出し、複数ターンで解くやり方です。実務的に言えば、思考や調査や実行をいくつかの小さな塊に分け、必要に応じて呼び出すことで全体の破綻を避けよう、という発想です。
論文の中心はシンプルです。あらゆるエージェント(メインもサブも)を、次の4要素のタプルとして表す統一抽象を置きます。ここで“メインとサブを同じ枠で扱う”ことが重要で、役割の違いではなく「構成要素の違い」として設計できるようになります。
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