エージェント開発の設計判断と進化、そして1万エージェント規模の協調までを解説するセッション

OpenAIのApplied AIエンジニアリングチームとDXチームのメンバーが、エージェント構築の振り返りから現在の活用法、次世代のアーキテクチャまでを紹介します。コードをコピー＆ペーストしていた初期の使い方から、ツール使用・コンパクション・永続性の学習を経て単一エージェントが長期タスクを遂行するようになった経過をたどり、現在のマルチエージェント活用と大規模な協調の設計へと展開していきます。実際のプロジェクトやプロンプト例を交えた解説が中心です。

■ エージェント開発の足取り
- チャットによるコード生成からツール使用・アクションへの移行とエージェントループの成立
- モデルとハーネスの設計、コンテキストの圧縮と長期タスクの継続の仕組み
- 繰り返しの継続指示からループエンジニアリング、-goal、永続性の学習を経てGPT-6へ

■ 単一エージェントからマルチエージェントへ
- まず1つのエージェントから始める判断基準と、サブエージェントを増やす場面
- タスクの分割方法、労力のスケーリングとモデル選択を自動化する考え
- スレッド管理と作業ログによる追跡、協調ルールの増えすぎに伴う注意点

■ 大規模協調とこれからの展望
- 多数のエージェントで長期の数学的問題に取り組んだプロジェクトのアプローチ
- チームの分割、相互の通信、重複作業の回避という設計の要点
- 内部モデルの活用範囲と、今後に向けた視点

エージェントを実務で使う開発者や、AIプロダクトに携わる人に向けて、設計判断の背景と運用のコツが得られます。単一エージェントの改善からチーム構成の設計まで、自身の課題に合わせて試せる手がかりを確認できます。