AIAgentの完全なシステムアーキテクチャ

1. Intent Layer
2. Planning Layer
3. Execution Layer
4. Tool Layer
5. Memory Layer
6. Knowledge Layer
7. Policy & Guardrail Layer
8. Observability Layer
9. Persistence Layer
10. Governance Layer

prompt = ‘

	You are a task classifier.
	User query: {query}
 
	Classify the user query into one of:
 
	1. simple_qa
	2. retrieval
	3. tool_call
	4. multi_step
 
	Return JSON:
	{
  		"type": "..."
	}
’

1. simple_qa ==》LLMが直接回答

2. retrieval ==》ベクトルデータベースによる直接検索/ブラウザ検索の呼び出し

3. tool_call  ==》ReActループに入る
4. multi_step ==》ReActループに入る

LLM decides next action
↓
Call one tool
↓
Append tool result
↓
Repeat

while True:
 
    response = llm(messages, tools=tool_schema)
 
    if response.tool_calls:
        result = execute_tool(...)
        messages.append(tool_result)
 
    else:
        break

max_steps = 15

if tool = send_mail:
	require confirmation

統一された Memory システム（長期 + 短期）

1️⃣ 短期記憶（Session Memory）
	•	現在のタスク状態
	•	ツール呼び出し履歴
	•	意思決定の中間結果
2️⃣ 長期記憶（Persistent Memory）
	•	ユーザの過去の好み
	•	過去のタスク記録
	•	意思決定結果のアーカイブ
	•	メール送信ログ
さもなければシステムは:
	•	遡及
	•	分析
	•	監査
	•	学習最適化
ができません。

Policy & Safety Layer（安全制御）
現在は自動的にメール送信可能。
危険な問題：
	•	promptインジェクションの場合？
	•	ユーザーが大量送信を指示した場合？
	•	機密情報が漏えいした場合？
	•	危険なAPIを呼び出した場合？
成熟したシステムには以下が必要：
Guardrails
	•	ツール呼び出しホワイトリスト
	•	パラメータ検証
	•	リスクスコアリング
	•	人間の承認ポイント
	•	レート制限

Observability（可観測性）
以下に答えられなければならない：
	•	どのツール呼び出しが最も失敗しているか？
	•	平均タスクの実行ステップ数は？
	•	LLMのtoken消費量は？
	•	メールの成功率は？
	•	最も時間がかかるステップはどれか？
これには以下が必要：
	•	構造化ログ
	•	ステップレベルのトレース
	•	メトリクス
	•	可視化ダッシュボード
さもなければ最適化できません。

タスクの永続化（Persistence）
以下をサポートする必要がある：
	•	タスクの中断復旧
	•	非同期実行
	•	マルチユーザーの同時実行
	•	失敗時のリトライ
	•	遅延実行
必要なもの：
	•	Redis / DBによる状態保存
	•	各タスクの固有ID
	•	ステートマシンの永続化
さもなければただのスクリプトにすぎません。

ツール数が10個を超えると問題が発生:
	•	ツールの競合
	•	パラメータの混乱
	•	ルーティングミス
	•	LLMが誤ったツールを選択
成熟したシステムには以下が必要：
	•	ツール登録センター
	•	Tool Capabilityの記述
	•	ツールの優先順位
	•	ツール呼び出しログ

現状：
 エラー → プログラムクラッシュ

成熟したシステムには以下が必要：
	•	自動リトライ
	•	バックアップモデル
	•	フォールバック戦略
	•	LLMの自己修正プロンプト

成熟したシステムは以下を監視する必要がある：
	•	Token使用量
	•	ツール呼び出しコスト
	•	API費用
	•	モデル選択戦略（小型モデル優先）
さもなければコストが制御不能になります。

以下の場合：
	•	高リスク操作
	•	信頼度が低い
	•	複数候補が曖昧
必要：
 Agent → 人間の承認を要求

さもなければ実際のビジネスに使えません。

		┌──────────────────┐
                │   API Gateway    │
                └──────────────────┘
                          ↓
                ┌──────────────────┐
                │ Intent Router    │
                └──────────────────┘
                          ↓
                ┌──────────────────┐
                │ ReAct Engine     │
                └──────────────────┘
                          ↓
          ┌───────────────┼────────────────┐
          ↓               ↓                ↓
   Tool Layer       Knowledge Layer     Memory Layer
          ↓               ↓                ↓
                ┌──────────────────┐
                │ Policy Layer     │
                └──────────────────┘
                          ↓
                ┌──────────────────┐
                │ Persistence DB   │
                └──────────────────┘
                          ↓
                ┌──────────────────┐
                │ Observability    │
                └──────────────────┘

成熟したシステムの指標
•	100+ユーザーへの同時サービス
•	長いチェーンタスクのサポート
•	中断復旧
•	失敗の自動修復
•	完全な監査ログの保持
•	コスト集計
•	安全ポリシーの実装
•	人間による承認ポイントの設置