エージェント設計レシピ：Tool Use・Sub-agent・制御フロー

AI エージェントを「使う」から「作る」へ

Claude Cowork や Manus のような既製の Agent を使うのは入口。自分の業務に合わせた Agentを作るには、設計の型を知る必要があります。本記事では、Tool Use・Sub-agent・制御フロー、3 つの基本パターンを整理します。

パターン 1：Tool Use（道具の使い分け）

LLM 単独では知らない情報や、実行できない操作を「ツール（関数）」として外から与える。AI は自分でツールを呼び出して使う。

例：天気を答える AI

tools: [
  {
    name: "get_weather",
    description: "指定の都市の今日の天気",
    input: { city: "string" },
  },
  {
    name: "send_slack",
    description: "Slack にメッセージを送る",
    input: { channel: "string", text: "string" },
  },
]

AI は「東京の天気を Slack に投稿して」と頼まれたら、自分で順に get_weather → send_slack を呼ぶ。

設計のコツ

• ツール名・description は AI が「何のために何を」 を理解できるように具体的に
• 入力スキーマは厳密に定義（JSON Schema）。曖昧だと AI が変な値を渡す
• 失敗時のエラー文も読める形で。AI がリカバリーできる

パターン 2：Sub-agent（役割分担）

1 つの大きなタスクを、複数の専門 Agent に分割。「リサーチ係」「ライター」「校正係」のように役割で分業する。