GitHubが明かす、「マルチエージェントシステム」失敗の要因と設計のプラクティス：なぜAIエージェント同士の連携は難しいのか

GitHubは、マルチエージェントによるワークフローが失敗しやすい要因と、信頼性を高める3つの設計パターンを解説した。

[＠IT]

　GitHubは2026年2月24日（米国時間）、マルチエージェントシステムが失敗する要因とその対策となる3つの設計パターンを解説した。

　AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」や同社内での自動化、マルチエージェントの統合管理など、AI（人工知能）エージェントに関する多様な取り組みを通じて得られた知見やノウハウを基に解説したものだ。

マルチエージェント構成が難しい理由

　GitHubによると、単一のAIエージェントでタスクの全工程を処理するのが難しい以下のようなケースにおいて、マルチエージェント構成を採用しているという。

• コードベースのメンテナンスと依存関係の更新
• コード品質の自動チェックとリファクタリング
• 仕様駆動による機能実装
• イシューとプルリクエスト（Pull Requests）のトリアージ

　だが、複数のAIエージェントを導入すると、共有されている状態（ステート）の不整合、実行順序の推測に基づくエラー、曖昧な引き継ぎ（ハンドオフ）、予測が困難な非決定的な挙動といった新たな障害のリスクが生じる。これらはいずれも、マルチエージェントシステムがチャットインタフェースのように動作するのではなく、分散システムのように動作するためだ。

　「マルチエージェントシステムを安定稼働させるには、各ステップの入出力や制約を明示する取り組みが不可欠だ」と、GitHubは指摘する。

自然言語の曖昧さが失敗を招く　「型付きスキーマ」の重要性

　マルチエージェントシステムでは、エージェント間通信に曖昧な言語や一貫性のないJSONが使われることが多い。この場合、フィールド名が変わり、データ型が一致せず、フォーマットがずれ、一貫性を強制する仕組みが存在しないため、早期に破綻してしまうという。

　GitHubは「この問題は型付きインタフェースと厳格なスキーマを導入し、各処理の境界でデータの形式を明確に定義することで解決可能だ」としている。これにより、エージェント同士は機械的に検証可能なデータだけを受け渡し、形式が不正なメッセージは早い段階で排除される。結果として、後続の処理は受け取ったデータの意味を推測する必要がなくなり、想定通りに動かすことができる。

　GitHubはマルチエージェントシステムにおいて「型付きスキーマ」が必須だと強調している。スキーマ違反は契約（contract）違反として扱い、不正な状態が広がる前にリトライ、修復、またはエスカレーションする設計が不可欠だという。

曖昧な指示による失敗　「アクションスキーマ」で解決

　型付きデータを導入しても、大規模言語モデル（LLM）は暗黙の意図ではなく明示的な指示にのみ従うため、指示が曖昧だとマルチエージェントシステムは失敗する。

　「このイシューを分析してチームがアクションを取れるようにする」という指示に対しては、異なるエージェントが「クローズ」「アサイン」「エスカレーション」「何もしない」と別々に対応する可能性がある。それぞれが合理的だとしても、自動化が困難になってしまう。

　そこで、許可されるアクションの正確なセットとその構造を「アクションスキーマ」として定義することが重要だという。全てのステップに構造が必要なわけではないものの、常に小規模で明示的なアクションのセットに着地させる必要があるとした。

緩いインタフェースが招く問題　「MCP」が役立つ

　型付きスキーマ、制約されたアクション、構造化された推論は、一貫して強制されなければ機能しない。GitHubはこれらを強制するためのレイヤーとしてMCP（Model Context Protocol）が役立つと指摘している。

　MCPは、全てのツールとリソースに対して明示的な入出力スキーマを定義し、実行前に呼び出しを検証する。MCPにより、エージェントはフィールドを勝手に作成したり、必須入力を省略したり、インタフェースの仕様から逸脱したりできなくなる。実行前に検証されるため、不正な状態が本番環境に到達するのも防ぐことができるとした。

マルチエージェントシステムの信頼性を高めるための基本原則

　GitHubは、マルチエージェントシステムを大規模に信頼性高く運用するための基本原則として、プラクティスを次のように示している。

• 失敗を前提に設計する
• 全てのエージェント境界で検証する
• エージェントを追加する前にアクションを制約する
• 中間状態をログに記録する
• リトライと部分的な失敗を想定する
• エージェントをチャットフローではなく分散システムとして扱う

　「マルチエージェントシステムは、構造が明示的である場合に機能する。型付きスキーマ、制約されたアクション、MCPによって強制される構造化されたインタフェースを追加すると、エージェントは信頼性の高いシステムコンポーネントのように動作し始める」とGitHubは総括している。その上で、マルチエージェント開発を成功に導くためにはAIエージェントに対する認識を改めるべきだとし、「エージェントはチャットインタフェースではなく、コードとして扱うべきだ」と結論付けている。