 | あらゆるAIエージェントはそれぞれ単独ではうまく動きますが、複数を使おうとした瞬間に、すべてが崩れます。 異なるランタイム。 異なるモデル。 共有されるコンテキストがない。 それらをきれいに連携（コーディネート）する方法がない。 その断片化のせいで、エージェントは本来よりずっと役に立たなくなっています。 そこで私は、エージェントを1か所で動かし、実際に連携して働けるようにするものの構築を始めました。 プラグインシステムがあり、すでにいくつかのベースとなるプラグインを定義済みです。アーキテクチャ全体はイベントベースです。エージェントはMarkdownファイルとして定義します。チャンネルには独自のspec.mdがあり、参加するエージェントはそれをプロンプトに注入できます。つまり、主なMarkdownファイルを2つ用意するだけで、ワークフローをオーケストレーションできます。 まだ初期段階です。本当に他の人も気にしている問題なのか、それとも私が遭遇しただけのことなのかを見極めようとしています。 あなたは現時点でこの問題にどう対処していますか？ オープンソースのコードはこちら：https://github.com/meetopenbot/openbot/tree/refactor/slack [link] [comments] |
AIエージェントのフラグメンテーション（断片化）問題について
Reddit r/artificial / 2026/4/8
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要点
- この記事は、AIエージェントが単体ではうまく機能する一方で、複数のエージェントを組み合わせると、実行環境（ランタイム）、モデル、そしてコンテキスト処理にまたがって断片化が起きるため、効果が大幅に低下すると主張している。
- 複数エージェント構成が「崩壊してしまう」主な理由として、共有コンテキストの欠如と、効率的な調整（コーディネーション）メカニズムの不在が挙げられている。
- 著者は、複数のエージェントをひとつの場所で動かすことを目的とした初期のプロジェクトについて述べている。そこでは、イベント駆動型のアーキテクチャとプラグインシステムにより、エージェント同士の連携を可能にしている。
- エージェントはMarkdownファイルとして構成され、チャンネルはspec.mdを用いて参加するエージェントを定義する。さらに、エージェントがコンテンツをプロンプトに注入して、オーケストレーションされたワークフローを実現できるようになっている。
- 投稿では、このフラグメンテーション問題が広く経験されているのかについてフィードバックを求め、プロジェクトのオープンソースリポジトリへのリンクも掲載している。
