AIエージェント設計パターン比較：ReAct・Plan-and-Execute・マルチエージェントの選び方

はじめに：エージェント設計がコストと性能を左右する

AIエージェントの実用化が進む2026年、開発現場ではアーキテクチャの選択がシステム全体の性能、応答速度、運用コストを直接的に左右する。大規模言語モデル（LLM）の能力が頭打ちになりつつある現在、モデル単体の性能向上ではなく、エージェントの設計パターンによって差別化を図る動きが顕著である。本稿では、代表的な三つの設計パターンであるReAct、Plan-and-Execute、マルチエージェントを比較し、それぞれの特性と選択基準を明らかにする。

ReAct（Reasoning + Acting）

基本設計

ReActパターンは、思考（Reasoning）と行動（Acting）を逐次的に繰り返すアーキテクチャである。LLMが「観察→思考→行動」のループを自律的に回す。具体的には、ユーザーからのクエリに対してモデルが推論を行い、その結果に基づいてAPI呼び出しやデータベース検索などのアクションを実行し、その結果を再度観察して次の思考へつなげる。

このパターンは、Shunyu Yao氏らによる2022年の論文「ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models」で提案された。以降、LangChainやAutoGPTなどのフレームワークで実装が広まった。

メリット

最も大きな利点は実装の容易さにある。単一のLLM呼び出しに思考と行動を統合するため、アーキテクチャの複雑性が低い。結果として、プロトタイピングから本番投入までのリードタイムが短縮される。また、各ステップで思考過程をログとして出力できるため、デバッグが容易である。特にCustomer Support Botや簡易的なデータ分析エージェントなど、タスクの粒度が小さく、ターン数が限定的なユースケースで効果を発揮する。

デメリット

一方で、トークン消費量が大きくなる傾向がある。思考と行動の履歴がすべて会話コンテクストに保持されるため、ターン数が増えるたびにコンテクスト長が拡大し、コストとレイテンシが線形に増加する。OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaudeのような高コストモデルを利用する場合、この問題は無視できない。また、行動の結果が予測と大きく異なる場合、思考ループが無限ループに陥るリスクがある。こうしたケースでは、最大反復回数の制限やタイムアウト処理の実装が必須となる。

Plan-and-Execute

基本設計

Plan-and-Executeパターンは、名前の通り「計画（Plan）」と「実行（Execute）」を明確に分離する。最初にLLMがタスクを複数のサブタスクに分解し、それらを順序付きの計画として出力する。その後、各サブタスクを独立したエグゼキューターが順次実行する。計画の修正は、実行結果をフィードバックとして計画器に渡すことで行われる。

Google DeepMindが2023年に提案した「Plan-and-Solve Prompting」(Wang et al., 2023)や、AutoGPTの上位互換とされる「BabyAGI」の設計思想がこの系統に属する。

メリット

Plan-and-Executeの最大の強みは、トークン効率の高さにある。計画フェーズと実行フェーズでLLMへの呼び出しが分離されるため、各フェーズで保持すべきコンテクストが最小限に抑えられる。結果として、長大なタスクでもコンテクスト長の爆発を防げる。また、計画が事前に可視化される点も実務上重要である。人間が計画を確認し、必要に応じて修正してから実行に移せるため、高リスクな業務におけるガバナンス要件を満たしやすい。

デメリット

計画の質がLLMの推論能力に強く依存する点が課題である。複雑な依存関係を持つタスクや、不確定要素の多い環境では、計画そのものが不適切になるリスクがある。また、事前計画が過度に詳細である場合、環境変化への適応が遅れる「計画硬直性」の問題が生じる。例えば、リアルタイム性が求められる顧客対応システムでは、動的な割り込み処理に弱い。この問題を緩和するためには、計画を階層化し、上位計画のみを事前に固定して下位計画を動的に生成するハイブリッド方式が採用される。

マルチエージェント

基本設計

マルチエージェントパターンでは、複数のエージェントがそれぞれ異なる役割を持ち、連携してタスクを遂行する。各エージェントには専門化されたLLMやツールが割り当てられ、エージェント間のメッセージングを通じて協調する。代表的な実装として、MicrosoftのAutoGenやCrewAI、OpenAIが提唱するSwarm Architectureが挙げられる。

典型的な構成例として、Supervisorエージェントが上位の指揮を執り、分析エージェント・コード生成エージェント・デプロイエージェントがそれぞれの専門領域を担当する。この分業により、単一エージェントでは扱いきれない複雑なワークフローを実現できる。

メリット

マルチエージェントの最大の価値は、拡張性（スケーラビリティ）にある。タスクの複雑性に応じてエージェント数を増減できるため、システムを段階的に拡張できる。また、各エージェントのプロンプトやツールセットを独立して管理できるため、モジュラリティが高い。特定のエージェントの更新が他に影響を及ぼしにくい。さらに、専門化によって各エージェントのプロンプト長を短く保てるため、LLM推論の精度向上にも寄与する。

デメリット

実装の複雑性が飛躍的に高まる点が最大の障壁である。エージェント間の通信プロトコル、デッドロックの回避、状態同期の設計が難しい。特に、非同期通信環境下でのエージェント間競合は、意図しない動作を引き起こす原因となる。また、トークン消費量はエージェント数に比例して増加するため、コスト管理が重要になる。各エージェントが他のエージェントの出力をコンテクストとして保持する場合、全体のコンテクスト長は指数関数的に拡大する危険性がある。

比較表

項目	ReAct	Plan-and-Execute	マルチエージェント
実装難易度	低	中	高
トークン効率	低（コンテクスト肥大化）	中〜高（計画と実行分離）	中（エージェント数依存）
タスク適応性	動的	計画に依存	高い（役割分担）
デバッグ容易性	高（思考過程可視化）	中（計画と結果が分離）	低（分散ログ統合難）
拡張性	低	中	高
主なユースケース	単一ツール連携、Q&A	長手順処理、バッチジョブ	大規模ワークフロー、専門分野横断

実環境での選定基準

タスクの複雑性とターン数

シンプルなタスク（3〜5ターン程度で完了する）であれば、ReActが最も効率的である。逆に、10ターン以上を要するタスクや複数の外部APIを連携させる必要がある場合、コンテクスト長の制約からPlan-and-Executeが優位に立つ。50ターンを超える長大なプロセスではマルチエージェントの検討が現実的となる。

チームの成熟度と運用負荷

組織のAIエンジニアリング成熟度を考慮する必要がある。ReActはスタートアップや少人数チームで即座に価値を出したい場合に適する。Plan-and-Executeは中規模チームでガバナンスを効かせたい場合に推奨される。マルチエージェントは、専任のAIエンジニアリングチームが存在し、監視・運用基盤を整備できる組織でなければ、むしろ負債になり得る。

コスト制約とレイテンシ要件

トークン単価が高いモデル（GPT-4やClaude Opus）を利用する場合、ReActの逐次的思考ループはすぐにコスト上限に達する。Plan-and-Executeはコスト予測が立てやすいという実務上のメリットがある。一方、レイテンシが重視されるリアルタイムシステムでは、各フェーズでLLM呼び出しを行うPlan-and-Executeやマルチエージェントは不利である。

失敗モードのトレードオフ

ReActの主な失敗モードは「無限ループ」である。Plan-and-Executeの失敗モードは「計画誤り」である。マルチエージェントの失敗モードは「エージェント間の誤通信」である。いずれのパターンでも、最大反復回数やフォールバック戦略を実装する必要があるが、その設計方針はパターンによって異なる。Plan-and-Executeであれば計画段階で人間の承認を挟むことでリスクを低減できるが、マルチエージェントでは各エージェントの出力検証を自動化する仕組みが別途必要になる。

編集部の見解

比較時の評価軸

三つの設計パターンを比較する際に編集部が重視する評価軸は、第一に「実装から運用までの総所有コスト（TCO）」、第二に「障害発生時の影響範囲の限定性」、第三に「モデル依存度からの独立性」である。ReActは低コストで始められるが、長期運用でコンテクスト肥大に伴うコスト増が顕在化する。Plan-and-Executeは初期設計にコストがかかるものの、運用コストが予測しやすい。マルチエージェントは初期コストが最大であるが、大規模化した場合の単位タスクあたりのコスト効率は最も高くなる。業務要件に対して、どの時点での最適化を優先するかで判断が分かれると言えそうだ。

現場での落とし穴

2025年から2026年にかけて顕在化した現場の問題として、マルチエージェント採用後に「エージェント間のメッセージングコストが全体のLLMコストを超過する」ケースが散見される。各エージェントが入出力のコンテクストをすべて保持する設計では、トークン消費が想定の3〜5倍に膨らむ。編集部の見解としては、マルチエージェントを導入する前に、Plan-and-Executeで実現可能な範囲を慎重に評価すべきである。また、ReActにおいては、プロンプトに「日本語で思考するよう」明示しておかないと、内部思考が英語で行われ、日本語の回答品質が低下する現象が確認されている。これはOpenAIやAnthropicのモデルに共通する癖であり、日本語での運用を前提とする国内開発者は特に注意を要する。

今後の方向性

2026年後半から2027年にかけて、エージェント設計パターンの領域では「ハイブリッド志向」が強まると予測する。すなわち、一つのシステム内で状況に応じてReActとPlan-and-Executeを動的に切り替える「アダプティブエージェント」の研究が活発化している。LangChainやLlamaIndexが提供する「Agent Executor」の設定では、タスクの複雑性を動的に評価し、適切な実行戦略を選択する機能が実験的に実装されている。また、マルチエージェントにおいても、全てのエージェントがLLMである必要はなく、ルールベースの軽量エージェントとLLMエージェントを混在させる「ヘテロジニアスアーキテクチャ」が主流になりつつある。設計パターンの選択は静的な決定ではなく、システムの成長に合わせて進化させるべきものであると編集部は評価する。

参考

• Yao et al., “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”, arXiv, 2022. https://arxiv.org/abs/2210.03629
• Wang et al., “Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models”, ACL 2023. https://arxiv.org/abs/2305.04091
• Microsoft Research, “AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation”, 2023. https://github.com/microsoft/autogen
• LangChain Documentation, “Agent Types”, https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/
• OpenAI, “Building effective agents: Patterns and pitfalls”, 2025. https://platform.openai.com/docs/guides/agents