エージェントワークフロー最適化：遅延を3～5倍削減、コスト増なし

自律型AIエージェントが複雑な多段階タスクをオーケストレーションするという約束は、しばしば技術的な驚異のように感じられます。これらの「エージェントワークフロー」では、自己指示型AIエージェントが事前に定義されたフレームワーク内で自身の経路を描き、前例のない柔軟性を提供します。しかし、実行の遅さ、高い計算コスト、相互依存するコンポーネントの迷路といった厳しい現実に直面すると、最初の魅力はすぐに薄れてしまいます。初期の実装では、単純な顧客の問い合わせに数十秒かかり、リクエストあたりの費用も相当にかかるなど、重大なレイテンシーが示されました。幸いなことに、最近の進歩と洗練された方法論により、開発者はこれらのシステムを劇的に高速化し、その固有の適応性を損なうことなく運用オーバーヘッドを削減できるようになっています。

エージェントワークフローを最適化する上での基本的な原則は、ステップ数を削減することです。大規模言語モデル（LLM）への各呼び出しは、レイテンシーを導入し、タイムアウトや「ハルシネーション」（AIが誤った情報や無関係な情報を生成する事例）のリスクを高めます。ここでの設計思想は単純です。関連するステップを単一のプロンプトに統合し、単一モデルで処理できる不要な微細な決定を避け、LLMへの往復通信を最小限に抑えます。効果的なワークフロー設計は、しばしば最も単純な構成、おそらく単一のエージェントから始まり、評価指標がより複雑さの必要性を示す場合にのみ部分を分解して反復します。この反復的な洗練は、データクラスタリングにおける「エルボー」の特定と同様に、収穫逓減点に達するまで続き、複雑さとパフォーマンスの最適なバランスを確保します。

個々のステップを最小化する以外にも、もう一つの大きなボトルネックはしばしばシーケンシャル処理から生じます。依存関係のないものはすべて並列化することで、実行時間を劇的に短縮できます。ワークフロー内の2つの異なるタスクが互いの出力を必要としない場合、それらは同時に実行できます。たとえば、顧客サポートのシナリオでは、注文のステータスを同時に取得し、顧客の感情を分析することで、総処理時間を数秒短縮できます。これらのアクションは互いに独立しているため、たとえその結果が後で組み合わされて応答を形成する場合でも同様です。

重要なのは、不要なモデル呼び出しを排除することです。LLMは信じられないほど多用途ですが、すべてのサブタスクに最適なツールであるとは限りません。単純な算術、ルールベースのロジック、または正規表現のマッチングにLLMを頼るのは非効率的です。簡単な関数や事前に定義されたルールでタスクを達成できる場合、LLM呼び出しをバイパスすることで、即座にレイテンシーを削減し、トークンコストを削減し、信頼性を向上させることができます。

さらに、タスクにモデルを合わせることは効率にとって最も重要です。現代のLLMは、さまざまなサイズと専門的な「フレーバー」で提供されています。単純な分類やエンティティ抽出タスクに最大かつ最も強力なモデルを展開することは、基本的な算術にスーパーコンピューターを使用するようなものです。大規模なモデルはより多くの計算リソースを必要とし、直接的に高いレイテンシーと費用増加につながります。より戦略的なアプローチでは、分解されたタスクに対して、8Bパラメータモデルのような、より小さく効率的なモデルから始めることを含みます。タスクが初期モデルにとって複雑すぎる場合にのみ、より大きな代替案を検討すべきです。業界の洞察はまた、特定のLLMアーキテクチャが特定の種類のタスクでより優れたパフォーマンスを発揮することを示唆しており、これはモデル選択を導く考慮事項となるべきです。

プロンプト設計もパフォーマンスにおいて重要な役割を果たします。LLMのプロンプトにガードレールを追加することは評価中の一般的な慣行ですが、これは意図せずにプロンプトサイズを膨らませ、レイテンシーに影響を与える可能性があります。静的な指示やスキーマに対するプロンプトキャッシュのような戦略は、より良いキャッシュ再利用のために動的なコンテキストを末尾に追加することと組み合わせることで、往復応答時間を大幅に短縮できます。明確な応答長制限を設定することも、モデルが不必要な情報を生成するのを防ぎ、それによって時間とトークンを節約します。

プロンプト最適化を超えて、適用可能なすべてをキャッシュすることで、実質的な利益が得られます。これは最終的な回答に限定されません。中間結果や高価なツール呼び出しもキャッシュされるべきです。部分的な注意状態やセッション固有のデータ（顧客プロファイルやセンサー状態など）にキーバリュー（KV）キャッシュを実装することで、繰り返しの作業レイテンシーを40〜70%削減できます。

高度な実装者にとって、推測デコーディングは速度改善の別の道を提供します。この技術は、より小さく高速な「ドラフト」モデルを使用して次のトークンを迅速に予測し、それらをより大きく正確なモデルによって並行して検証または修正するというものです。多くの主要なインフラプロバイダーは、より高速な推論を提供するために、この方法を舞台裏で採用しています。

最後に、戦略的ファインチューニングは、新しいLLM採用者には見過ごされがちですが、強力な最適化となり得ます。LLMを特定のドメインやタスクにファインチューニングすることで、推論中に必要なプロンプト長を劇的に短縮できます。これは、通常プロンプトに含まれるものの多くが、ファインチューニングプロセスを通じてモデルの重みに「焼き付けられる」ため、プロンプトが小さくなり、結果としてレイテンシーが低減するためです。ただし、ファインチューニングは通常、後期の最適化として予約されるべきです。

これらの戦略すべての根底にあるのは、絶え間ないモニタリングという重要な実践です。最初のトークンまでの時間（TTFT）、1秒あたりのトークン数（TPS）、ルーティング精度、キャッシュヒット率、マルチエージェント協調時間などの堅牢なメトリクスがなければ、最適化の努力は盲目です。これらのメトリクスは、ボトルネックを特定し、実装された変更の有効性を検証するために必要な明確さを提供します。

最も高速で信頼性の高いエージェントワークフローは偶然ではありません。それらは、容赦ないステップ削減、インテリジェントな並列化、決定論的コード、賢明なモデル選択、そして広範囲にわたるキャッシュの結果です。これらの戦略を実装し、結果を綿密に評価することで、組織はAI駆動型オペレーションにおいて3〜5倍の速度向上を達成し、大幅なコスト削減を実現できます。