最近、AIエージェント開発がどんどん進んでいます。
ただ、1つのAIだけでは対応しきれないケースも増えてきました。

例えば、

• 調査するAI
• まとめるAI
• 判断するAI

それぞれ役割を分けた方が、うまくいく場面です。

そこで今回私たちは、
複数のAIエージェントを連携させる仕組み（マルチエージェント）を試してみました。

サマリ（この記事のポイント）

• AIエージェント同士を連携させる仕組み（A2A）を検証
• 役割ごとにエージェントを分けることで、より柔軟な処理が可能に
• 数行のコードでエージェント同士の通信が実現できた

そもそも課題だったこと

これまでのAI活用は、1つのAIに全部やらせるという設計が多かったです。

ただこのやり方だと、

• 処理が複雑になる
• 精度が安定しない
• 拡張しづらい

といった課題がありました。

解決のアイデア：エージェントを分ける

そこで考えたのが、「AIを分担させて、チームのように動かす」というアプローチです。

例えば、

• 検索担当エージェント
• 分析担当エージェント
• 回答生成エージェント

のように役割を分けます。

A2A（Agent2Agent）とは？

今回使ったのが、AgentCoreでも対応しているA2A（Agent2Agent）プロトコルです。

これは、

エージェント同士を標準化された方法で連携する仕組み

です。

さらにStrands Agentsでは、このA2Aを使って数行のコードでエージェント間通信ができるようになっています。

今回やったこと

今回の検証では、

• AgentCore
• Strands Agents

を使って、エージェント同士が連携するシンプルな構成を作りました。

これによって、

• あるエージェントが別のエージェントを呼び出す
• 処理を分担する

といった流れを実現しています。

何がうれしいの？

今回の取り組みで感じた価値は3つです。

① AIを「チーム」として使える

1つのAIに全部やらせるのではなく、役割分担ができるようになる

② 拡張しやすい設計になる

新しい機能を追加するときも、エージェントを1つ増やすだけで対応できる

③ 意外と簡単に作れる

A2Aを使うことで、少ないコードでマルチエージェントが実現できる

まとめ

AI開発は今、

• 単体のAIを使うフェーズから
• 複数のAIを連携させるフェーズ

に進んでいます。

今回のA2Aの取り組みは、AIを“チームとして動かす”ための第一歩でした。

もし

• AIエージェント開発に興味がある
• 新しい技術に触れてみたい
• まだ経験は浅いけど挑戦したい

そんな方がいれば、ぜひ一度お話しましょう。

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