AG2 の中核となるビルディングブロックを探求しましょう。これらの概念の理解は、通信、連携、問題解決を行う動的な、マルチエージェント AI システムを構築するのに役立ちます。

AG2 : ユーザガイド – 基本概念 : 概要

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 08/30/2025
バージョン : v0.9.9

* 本記事は docs.ag2.ai の以下のページを独自に翻訳した上でまとめ直し、補足説明を加えています :

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

詳細に入る前に、AG2 の中核となるビルディングブロックを探求しましょう。これらの概念の理解は、通信、連携、問題解決を行う動的な、マルチエージェント AI システムを構築するのに役立ちます。

基本概念

始めるにあたり必要な基本概念を説明します。

LLM 設定は、エージェントを強化する、言語モデルのインテリジェンスを定義します。それは AG2 で構築するとき設定すべき最初の要素です、それはエージェントの思考と推論の方法を決定するからです。

LLM 設定はエージェントが以下をどのように行うか制御します :

ConversableAgent は AG2 の中核となるビルディングブロックです – 設定された LLM を使用して情報を処理し、他のエージェントや人間とやり取りする、スマートでインタラクティブなエージェントです。適切に設定された LLM により、エージェントは以下を行うことができます :

Human in the Loop (HITL) は人間の洞察をエージェント・ワークフローにもたらし、エージェントが人間のように振る舞い、重要な意思決定ポイントについて入力を要求することを可能にします。この機能は :

エージェント・オーケストレーションは複数のエージェントを調整するためのパターンを定義し、様々な設定で連携させることを可能にします :

このオーケストレーションはリッチで協調的なマルチエージェント・アプリケーションの構築を可能にします。

ツールはテキスト会話を超えてエージェントの機能を拡張し、以下を可能にします :

構造化出力は、エージェントが Pydantic モデルを使用して、well-defined で一貫性があり、検証済みの応答を返すことを保証します。これは以下を可能にします :

通常の AG2 アプリケーションでは、これらのコンポーネントは以下のシークエンスで連携します :

Configuration セットアップ : configuration の設定から始めます。
- LLM Configuration を設定して、エージェントを強化するインテリジェンスを定義します。
- オプションで、一貫した応答形式のために 構造化出力 を定義します。
ワークフロー・デザイン : エージェントワークフローの設計。
- 特定のロールと機能を備えた ConversableAgent の作成
- エージェント・オーケストレーション・パターンをセットアップ してエージェントに接続する
- 会話終了 オプションの設定
- オプションで、重要なポイントでの洞察のために Human in the Loop を追加します。
- オプションで、追加機能のために ツール で拡張します。
- すべてのコンポーネントを組み合わせて ワークフローデザインを確定させます。
実行 : ワークフローを実行してソリューションを実行します。

次の図は グループチャット のワークフローを示しています :

以上