AIの統合は、単純な一方通行の指示から、動的で自己修正可能なシステムへと進化してきました。初期の実装では、線形チェーン——プロンプトが直接出力に繋がる仕組み——に依存していましたが、現代のAIは自律型エージェント論理的思考と環境との相互作用が可能なエージェントに依存しています。
根本的な転換：チェーンからグラフへ
初期のフレームワーク（例：最初のLangChain）は順次論理に基づいていました。今日では、グラフアーキテクチャ（LangGraph）を用いて循環実行を可能にしています。つまり、エージェントは行動を行い、結果を評価し、自身の誤りを修正するためにループバックできるということです。
エージェントの4大柱
- 自律性：常に人間からの指示を受けなくても動作できる能力。
- ツール利用：MCPなどのプロトコルを通じて外部APIやデータベースに接続すること。
- 記憶：ステートスキーマを使用して複数ステップにわたり状態を維持すること。
- 推論：現在のデータに基づき論理的に次の最適な行動を決定すること。
垂直統合と水平統合
- モデルコンテキストプロトコル（MCP）：AIの「USB-C」とも言える存在で、モデルと特定のデータツールとの間の垂直的な接続を提供する。
- エージェント同士（A2A）：水平方向の通信を可能にし、異なるエージェントが協議しタスクを共有できるようにする。
概念的なロジック：ステートとノード
質問1
AIが単なる「チェーン」ではなく「エージェント」として認められるために不可欠な特徴はどれか？
質問2
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は自律型ワークフローでどのように機能しますか？
事例研究：深層調査レポートの自動化
以下のシナリオを読んで、質問に答えましょう。
エージェントは「2025年の量子コンピューティングのブレークスルー」について調査するよう任された。
課題：初期の検索では表面的なニュースしか得られず、技術論文は一切ない。
エージェントの対応：エージェントは過去の失敗した検索の「記憶」に気づき、「推論」を用いて一般検索からMCPサーバー経由の特定の研究データベースにツールを切り替える。
課題：初期の検索では表面的なニュースしか得られず、技術論文は一切ない。
エージェントの対応：エージェントは過去の失敗した検索の「記憶」に気づき、「推論」を用いて一般検索からMCPサーバー経由の特定の研究データベースにツールを切り替える。
Q
1. どのような能力によってエージェントは初回の検索が不十分であったことに気づくことができるのか？
解答：
エージェントはその推論能力を活用して出力を当初の目的と照らし合わせ評価し、記憶（ステート）により、一般検索ツールがすでに使い果たされていることを把握している。
エージェントはその推論能力を活用して出力を当初の目的と照らし合わせ評価し、記憶（ステート）により、一般検索ツールがすでに使い果たされていることを把握している。
Q
2. どのような技術がエージェントが専門的な研究データベースにスムーズに接続できるようにするのか？
解答：
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は標準化された垂直接続として機能し、エージェントがデータベースをツールとして利用できるようにする。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は標準化された垂直接続として機能し、エージェントがデータベースをツールとして利用できるようにする。