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# エージェントオーケストレーション
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オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントを、どの順序で実行し、次に何が起こるかをどのように決定するか、ということです。エージェントをオーケストレーションする主な方法は 2 つあります：
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1. LLM に判断を任せる：LLM の知能を使って計画と推論を行い、それに基づいて取る手順を決定します。
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2. コードによるオーケストレーション：コードでエージェントの流れを決定します。
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これらのパターンは組み合わせることができます。それぞれにトレードオフがあり、以下で説明します。
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## LLM によるオーケストレーション
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エージェントとは、instructions、tools、ハンドオフを備えた LLM です。つまり、自由度の高いタスクが与えられた場合、LLM は、tools を使ってアクションを実行しデータを取得し、ハンドオフを使ってサブエージェントにタスクを委任しながら、そのタスクへの取り組み方を自律的に計画できます。たとえば、リサーチエージェントには次のようなツールを備えられます：
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- オンラインで情報を見つけるための Web 検索
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- 独自データや接続先を検索するためのファイル検索と取得
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- コンピューター上でアクションを実行するためのコンピュータ操作
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- データ分析を行うためのコード実行
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- 計画、レポート作成などに優れた専門エージェントへのハンドオフ。
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### コア SDK パターン
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Python SDK では、次の 2 つのオーケストレーションパターンが最もよく登場します：
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| パターン | 仕組み | 最適な場合 |
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| Agents as tools | マネージャーエージェントが会話の制御を維持し、`Agent.as_tool()` を通じて専門エージェントを呼び出します。 | 1 つのエージェントに最終回答を担わせたい場合、複数の専門エージェントからの出力を統合したい場合、または共通のガードレールを 1 か所で適用したい場合。 |
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| ハンドオフ | トリアージエージェントが会話を専門エージェントにルーティングし、その専門エージェントがそのターンの残りでアクティブなエージェントになります。 | 専門エージェントに直接応答させたい場合、プロンプトを焦点の絞られた状態に保ちたい場合、またはマネージャーが結果を説明することなく instructions を切り替えたい場合。 |
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専門エージェントが範囲の限定されたサブタスクを支援するべきだが、ユーザー向けの会話を引き継ぐべきではない場合は、 **agents as tools** を使用します。ルーティング自体がワークフローの一部であり、選ばれた専門エージェントにインタラクションの次の部分を担わせたい場合は、 **ハンドオフ** を使用します。
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この 2 つを組み合わせることもできます。トリアージエージェントが専門エージェントにハンドオフし、その専門エージェントがさらに狭いサブタスクのために他のエージェントをツールとして呼び出すこともできます。
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このパターンは、タスクの自由度が高く、LLM の知能に頼りたい場合に最適です。ここで最も重要な戦術は次のとおりです：
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1. 優れたプロンプトに投資します。利用できるツール、その使い方、そしてエージェントが従うべきパラメーターを明確にします。
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2. アプリを監視し、反復改善します。どこで問題が起こるかを確認し、プロンプトを改善します。
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3. エージェントが内省して改善できるようにします。たとえば、ループ内で実行して自己批評させる、またはエラーメッセージを提供して改善させます。
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4. 何でも得意であることを期待される汎用エージェントではなく、1 つのタスクに秀でた専門エージェントを用意します。
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5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資します。これにより、エージェントをトレーニングして改善し、タスクの遂行能力を高めることができます。
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このスタイルのオーケストレーションを支えるコア SDK の基本コンポーネントを知りたい場合は、[ツール](tools.md)、[ハンドオフ](handoffs.md)、[エージェントの実行](running_agents.md) から始めてください。
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## コードによるオーケストレーション
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LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは、速度、コスト、パフォーマンスの観点でタスクをより決定論的で予測可能にします。ここでの一般的なパターンは次のとおりです：
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- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使って、コードで検査できる適切な形式のデータを生成します。たとえば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに基づいて次のエージェントを選択できます。
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- 複数のエージェントをチェーンし、あるエージェントの出力を次のエージェントの入力に変換します。ブログ記事を書くようなタスクを一連のステップに分解できます - リサーチする、アウトラインを書く、ブログ記事を書く、批評し、それから改善します。
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- タスクを実行するエージェントを `while` ループ内で、評価してフィードバックを提供するエージェントと一緒に実行し、評価者が出力が特定の基準を満たしたと言うまで続けます。
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- 複数のエージェントを並列に実行します。たとえば、`asyncio.gather` のような Python の基本コンポーネントを使います。これは、互いに依存しない複数のタスクがある場合に高速化に役立ちます。
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[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には多数のコード例があります。
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## 関連ガイド
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- 構成パターンとエージェント設定については、[エージェント](agents.md) を参照してください。
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- `Agent.as_tool()` とマネージャースタイルのオーケストレーションについては、[ツール](tools.md#agents-as-tools) を参照してください。
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- 専門エージェント間の委任については、[ハンドオフ](handoffs.md) を参照してください。
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- 実行ごとのオーケストレーション制御と会話状態については、[エージェントの実行](running_agents.md) を参照してください。
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- 最小限のエンドツーエンドのハンドオフ例については、[クイックスタート](quickstart.md) を参照してください。 |