概要で紹介したビルディングブロックと逐次処理、並列処理、オーケストレーション等のパターンを組み合わせて、エージェントに構造と信頼性を追加できます。

Vercel AI SDK 6.x : エージェント – ワークフロー・パターン

作成 : Masashi Okumura (@classcat.com)
作成日時 : 01/16/2026
バージョン : ai@6.0.38

* 本記事は ai-sdk.dev/docs の以下のページを参考にしています :

Agents – Workflow Patterns

* 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。

Vercel AI SDK 6.x : ワークフロー・パターン

概要で紹介したビルディングブロックと以下のパターンを組み合わせて、エージェントに構造と信頼性を追加できます :

逐次処理 (Sequential Processing) – 順番に実行されるステップ
並列処理 (Parallel Processing) – 同時に実行される独立したタスク
評価 / フィードバックループ – 反復毎にチェック、改善される結果
オーケストレーション – 複数のコンポーネントの調整
ルーティング – コンテキストベースで作業を振り分ける

例示によるパターン

Anthropic のガイド building effective agents から引用された、これらのパターンは包括的なワークフローを作成するために組み合わせられるビルディングブロックとして機能します。各パターンはタスク実行の特定の局面に対処します。これらを思慮深く組み合わせて、複雑な問題に対する信頼性の高いソリューションを構築できます。

逐次処理 (チェイン)

最も単純なワークフロー・パターンは事前に定義された順序でステップを実行します。各ステップの出力は次のステップの入力となり、明確な操作のチェインを形成します。このパターンは、コンテンツ生成パイプラインやデータ変換プロセスのような、適切に定義されたシークエンスを持つタスクに使用されます。

Gateway

import { generateText, generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

async function generateMarketingCopy(input: string) {
  const model = "openai/gpt-4o-mini";

  // First step: Generate marketing copy
  const { text: copy } = await generateText({
    model,
    prompt: `Write persuasive marketing copy for: ${input}. Focus on benefits and emotional appeal.`,
  });

  // Perform quality check on copy
  const { object: qualityMetrics } = await generateObject({
    model,
    schema: z.object({
      hasCallToAction: z.boolean(),
      emotionalAppeal: z.number().min(1).max(10),
      clarity: z.number().min(1).max(10),
    }),
    prompt: `Evaluate this marketing copy for:
    1. Presence of call to action (true/false)
    2. Emotional appeal (1-10)
    3. Clarity (1-10)

    Copy to evaluate: ${copy}`,
  });

  // If quality check fails, regenerate with more specific instructions
  if (
    !qualityMetrics.hasCallToAction ||
    qualityMetrics.emotionalAppeal < 7 ||
    qualityMetrics.clarity < 7
  ) {
    const { text: improvedCopy } = await generateText({
      model,
      prompt: `Rewrite this marketing copy with:
      ${!qualityMetrics.hasCallToAction ? '- A clear call to action' : ''}
      ${qualityMetrics.emotionalAppeal < 7 ? '- Stronger emotional appeal' : ''}
      ${qualityMetrics.clarity < 7 ? '- Improved clarity and directness' : ''}

      Original copy: ${copy}`,
    });
    return { copy: improvedCopy, qualityMetrics };
  }

  return { copy, qualityMetrics };
}

ルーティング

このパターンは、コンテキストと中間結果に基づいて、モデルにワークフロー内でどのパスを通るかを決定させます。モデルは知的なルーターとして動作し、ワークフローの異なる分岐間での実行フローを振り分けます。異なる処理アプローチを必要とする多様な入力を処理する場合にこのパターンを使用します。以下の例では、最初の LLM 呼び出しの結果が 2 番目の呼び出しのモデルサイズとシステムプロンプトを決定します。

Gateway

import { generateObject, generateText } from 'ai';
import { z } from 'zod';

async function handleCustomerQuery(query: string) {
  const model = "openai/gpt-4o-mini";

  // First step: Classify the query type
  const { object: classification } = await generateObject({
    model,
    schema: z.object({
      reasoning: z.string(),
      type: z.enum(['general', 'refund', 'technical']),
      complexity: z.enum(['simple', 'complex']),
    }),
    prompt: `Classify this customer query:
    ${query}

    Determine:
    1. Query type (general, refund, or technical)
    2. Complexity (simple or complex)
    3. Brief reasoning for classification`,
  });

  // Route based on classification
  // Set model and system prompt based on query type and complexity
  const { text: response } = await generateText({
    model:
      classification.complexity === 'simple'
        ? 'openai/gpt-4o-mini'
        : 'openai/o4-mini',
    system: {
      general:
        'You are an expert customer service agent handling general inquiries.',
      refund:
        'You are a customer service agent specializing in refund requests. Follow company policy and collect necessary information.',
      technical:
        'You are a technical support specialist with deep product knowledge. Focus on clear step-by-step troubleshooting.',
    }[classification.type],
    prompt: query,
  });

  return { response, classification };
}

並列処理

タスクを独立したサブタスクに分割し、同時に実行します。このパターンは並列実行を使用して、構造化されたワークフローの利点を維持しながら効率性を向上させます。例えば、複数のドキュメントを分析したり、(コードレビューのような) 単一の入力の異なる側面を同時に処理します。

Gateway

import { generateText, generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

// Example: Parallel code review with multiple specialized reviewers
async function parallelCodeReview(code: string) {
  const model = "openai/gpt-4o-mini";

  // Run parallel reviews
  const [securityReview, performanceReview, maintainabilityReview] =
    await Promise.all([
      generateObject({
        model,
        system:
          'You are an expert in code security. Focus on identifying security vulnerabilities, injection risks, and authentication issues.',
        schema: z.object({
          vulnerabilities: z.array(z.string()),
          riskLevel: z.enum(['low', 'medium', 'high']),
          suggestions: z.array(z.string()),
        }),
        prompt: `Review this code:
      ${code}`,
      }),

      generateObject({
        model,
        system:
          'You are an expert in code performance. Focus on identifying performance bottlenecks, memory leaks, and optimization opportunities.',
        schema: z.object({
          issues: z.array(z.string()),
          impact: z.enum(['low', 'medium', 'high']),
          optimizations: z.array(z.string()),
        }),
        prompt: `Review this code:
      ${code}`,
      }),

      generateObject({
        model,
        system:
          'You are an expert in code quality. Focus on code structure, readability, and adherence to best practices.',
        schema: z.object({
          concerns: z.array(z.string()),
          qualityScore: z.number().min(1).max(10),
          recommendations: z.array(z.string()),
        }),
        prompt: `Review this code:
      ${code}`,
      }),
    ]);

  const reviews = [
    { ...securityReview.object, type: 'security' },
    { ...performanceReview.object, type: 'performance' },
    { ...maintainabilityReview.object, type: 'maintainability' },
  ];

  // Aggregate results using another model instance
  const { text: summary } = await generateText({
    model,
    system: 'You are a technical lead summarizing multiple code reviews.',
    prompt: `Synthesize these code review results into a concise summary with key actions:
    ${JSON.stringify(reviews, null, 2)}`,
  });

  return { reviews, summary };
}

オーケストレーション・ワーカー

プリマリーモデル (オーケストレーター) が特定のワーカーの実行を調整します。各ワーカーは特定のサブタスクを最適化し、一方でオーケストレーターはコンテキスト全体を維持し、まとまった結果を保証します。このパターンは異なる種類の専門知識や処理を必要とする複雑なタスクについて優れています。

Gateway

import { generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

async function implementFeature(featureRequest: string) {
  // Orchestrator: Plan the implementation
  const { object: implementationPlan } = await generateObject({
    model: "openai/gpt-4o-mini",
    schema: z.object({
      files: z.array(
        z.object({
          purpose: z.string(),
          filePath: z.string(),
          changeType: z.enum(['create', 'modify', 'delete']),
        }),
      ),
      estimatedComplexity: z.enum(['low', 'medium', 'high']),
    }),
    system:
      'You are a senior software architect planning feature implementations.',
    prompt: `Analyze this feature request and create an implementation plan:
    ${featureRequest}`,
  });

  // Workers: Execute the planned changes
  const fileChanges = await Promise.all(
    implementationPlan.files.map(async file => {
      // Each worker is specialized for the type of change
      const workerSystemPrompt = {
        create:
          'You are an expert at implementing new files following best practices and project patterns.',
        modify:
          'You are an expert at modifying existing code while maintaining consistency and avoiding regressions.',
        delete:
          'You are an expert at safely removing code while ensuring no breaking changes.',
      }[file.changeType];

      const { object: change } = await generateObject({
        model: "openai/gpt-4o-mini",
        schema: z.object({
          explanation: z.string(),
          code: z.string(),
        }),
        system: workerSystemPrompt,
        prompt: `Implement the changes for ${file.filePath} to support:
        ${file.purpose}

        Consider the overall feature context:
        ${featureRequest}`,
      });

      return {
        file,
        implementation: change,
      };
    }),
  );

  return {
    plan: implementationPlan,
    changes: fileChanges,
  };
}

評価器-オプティマイザー (Evaluator-Optimizer)

中間結果を評価する専用の評価ステップを使用してワークフローに品質コントロールを追加します。評価に基づいて、ワークフローを進めるか、調整されたパラメータで再試行するか、または修正されたアクションを取ります。これは自己改善とエラーリカバリーが可能な堅牢なワークフローを作成します。

Gateway

import { generateText, generateObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

async function translateWithFeedback(text: string, targetLanguage: string) {
  let currentTranslation = '';
  let iterations = 0;
  const MAX_ITERATIONS = 3;

  // Initial translation
  const { text: translation } = await generateText({
    model: "openai/gpt-4o-mini",
    system: 'You are an expert literary translator.',
    prompt: `Translate this text to ${targetLanguage}, preserving tone and cultural nuances:
    ${text}`,
  });

  currentTranslation = translation;

  // Evaluation-optimization loop
  while (iterations < MAX_ITERATIONS) {
    // Evaluate current translation
    const { object: evaluation } = await generateObject({
      model: "openai/gpt-4o-mini",
      schema: z.object({
        qualityScore: z.number().min(1).max(10),
        preservesTone: z.boolean(),
        preservesNuance: z.boolean(),
        culturallyAccurate: z.boolean(),
        specificIssues: z.array(z.string()),
        improvementSuggestions: z.array(z.string()),
      }),
      system: 'You are an expert in evaluating literary translations.',
      prompt: `Evaluate this translation:

      Original: ${text}
      Translation: ${currentTranslation}

      Consider:
      1. Overall quality
      2. Preservation of tone
      3. Preservation of nuance
      4. Cultural accuracy`,
    });

    // Check if quality meets threshold
    if (
      evaluation.qualityScore >= 8 &&
      evaluation.preservesTone &&
      evaluation.preservesNuance &&
      evaluation.culturallyAccurate
    ) {
      break;
    }

    // Generate improved translation based on feedback
    const { text: improvedTranslation } = await generateText({
      model: "openai/gpt-4o-mini",
      system: 'You are an expert literary translator.',
      prompt: `Improve this translation based on the following feedback:
      ${evaluation.specificIssues.join('\n')}
      ${evaluation.improvementSuggestions.join('\n')}

      Original: ${text}
      Current Translation: ${currentTranslation}`,
    });

    currentTranslation = improvedTranslation;
    iterations++;
  }

  return {
    finalTranslation: currentTranslation,
    iterationsRequired: iterations,
  };
}

以上

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