生成AIにおけるエージェントの理解：クラスとインスタンスの定義

生成AIと大規模言語モデル（LLM）の世界において、「エージェント」という用語の重要性が高まっています。2026年7月28日現在、2つの主要な標準が、AIシステムにおけるエージェントの理解と実装のあり方を形作っています。本記事では、エージェントとは何か、どのように機能するのか、そして現在のテクノロジー環境においてなぜそれが重要なのかを詳しく解説します。

エージェントとは何か？

AIの文脈におけるエージェントとは、ツールを使用し、環境と相互作用することで自律的にタスクを実行できるシステムです。しかし、何をもって正確にエージェントとするかの定義は単純ではありません。この理解を導くために、2つの主要なプロトコルが登場しました：

1. A2A (Agent-to-Agent) Protocol v1.0: Linux Foundationによって開発されたこの標準は、エージェント同士がどのように通信し連携するかに焦点を当てています。エージェントのインターフェースを指定していますが、エージェントが実際に何であるかは定義していません。
2. MCP (Model Context Protocol): 本日最終確定されたMCPは、エージェントがどのようにツールを使用するかを定めています。エージェントの内部構造を詳細に述べていますが、A2Aと同様にエージェント自体を定義するものではありません。

両プロトコルは私たちの理解におけるギャップを浮き彫りにしています。つまり、どちらもエージェントとは何かを明確に定義していません。本記事は、構造化された定義を提供することでそのギャップを埋めることを目的としています。

エージェントを定義するためのフレームワーク

包括的な定義を作成するために、エージェントを2つの部分に分けて考えることができます： クラス と インスタンスです。クラスはエージェントの定義を表し、インスタンスはそのクラスの具体的な実現を表します。

エージェントの定義（クラス）

エージェントのクラスには、いくつかの重要なコンポーネントが含まれます：

• Host Loop: これは、LLM（大規模言語モデル）がアクションを決定し、結果を観察し、タスクを反復処理する中核的なプロセスです。このループがなければ、単にツールを使用できるチャットボットにすぎず、真のエージェントではありません。
• System Context: これには、エージェントの動作を導くペルソナや指示などの静的要素が含まれます。
• MCP Server Set: これは、エージェントがどのMCPサーバーと相互作用できるかを定義します。
• Capability Boundary/Tool Policy: これは、エージェントが特定のサーバーやツールを使用できる条件の概要を示します。
• LLM: エージェントが採用する特定のモデル。
• Termination Limits: これらは、エージェントの操作を制御する最大反復回数やトークンバジェットなどの制約です。
• Task Contract: エージェントが受け入れる入力と返さなければならない出力を詳細に示すスキーマ。
• Context-Size Strategy: これは、要約（compaction）やtop-x選択などの手法を含め、エージェントがコンテキストサイズをどのように管理するかを説明します。

エージェントインスタンス（オブジェクト）

エージェントのインスタンスは、以下によって定義されます：

• Goal: ユーザーによって開始される特定のタスクまたはクエリ。
• Working Context Window: これには、会話履歴および現在のタスクに関連するツールからの結果が含まれます。
• Credentials: ユーザーの身元を表すOAuthトークンなどの認証詳細。
• Consumed Budget: タスク中に使用された経過反復回数とトークンを追跡するメトリクス。

2026年MCP仕様

新しいMCP仕様は、特に状態の管理方法に関して重要な変更を導入しています。以前はサーバーがセッションを記憶していましたが、現在では各呼び出しがステートレスになっています。これは、必要なすべての情報がモデルから参照可能な明示的なハンドルとともに渡されることを意味します。

この変更は、ワーキングコンテキストウィンドウの定義方法に影響を与えます。インスタンスの状態には、ゴール、コンテキスト、ハンドル、資格情報、および消費バジェットが含まれるようになりました。その結果、エージェントはシリアライズ可能な値として扱うことができ、異なるプロセスで中断、永続化、再開が可能になります。

結論

急速に進化するAI分野において、エージェントとは何か、そしてそれがどのように動作するかを理解することはきわめて重要です。エージェントのクラスとインスタンスを区別することで、開発者はより効果的で適応性のあるAIシステムを構築できます。

メリット

• AIにおけるエージェントを定義するための明確なフレームワーク。
• 異なるAIシステム間の相互運用性を促進する。
• 堅牢なエージェントアーキテクチャの開発を支援する。

デメリット

• 現在の定義が現実世界のすべてのシナリオを網羅しているとは限らない。
• 実装はプラットフォームやユースケースによって異なる場合がある。

注意

本記事は教育目的を意図したものです。記載されているプレースホルダーの値は、実践においては実際のデータに置き換える必要があります。読者は内容を信頼する前に、一次情報源と照らし合わせて主張を検証する必要があります。

よくある質問

• AIにおけるエージェントとは何ですか？ — エージェントとは、ツールを使用し、環境と相互作用することで自律的にタスクを実行できるシステムです。
• A2AプロトコルおよびMCPプロトコルとは何ですか？ — A2Aはエージェントがどのように通信するかを定義し、MCPはエージェントがどのようにツールを使用するかを概説していますが、どちらもエージェントが何であるかを定義していません。
• エージェントにおけるホストループとは何ですか？ — ホストループとは、LLMがアクションを決定し、タスクを反復処理する中核的なプロセスです。
• 2026年MCP仕様の重要性は何ですか？ — エージェントの相互作用を管理するためのステートレスモデルを導入し、エージェントがコンテキストを維持する方法に影響を与えます。
• エージェントはコンテキストサイズをどのように管理しますか？ — エージェントは、要約（compaction）やtop-x選択などの戦略を使用して、コンテキストサイズを効果的に管理します。
• エージェントはシリアライズできますか？ — はい、新しいMCP仕様により、エージェントをシリアライズ可能な値として扱うことができ、永続化と再開が容易になります。

タグ

#agents #ai #mcp