シーケンシャルクルー

シーケンシャルクルー コンポーネントは、複数のAIエージェントタスクを厳密な順序で一つずつ整理・実行するために設計されています。この構成は、一つのタスクの出力が次のタスクの入力やトリガーになるようなワークフロー構築に特に役立ち、AIパイプライン内で制御された論理的な進行を保証します。

このコンポーネントは何をしますか？

シーケンシャルクルーは、エージェントのグループを管理し、それぞれに割り当てられたタスクを特定の順序で実行します。各エージェントは自分のタスクを完了した後に次のエージェントへ処理が渡るため、明確なタスク依存性と段階的なワークフロー構築が可能です。これは、データの前処理・分析・レポート作成など、特定の順番でタスクを実行する必要があるシナリオに最適です。

主な入力項目

• Tasks：クルーが実行するタスクリストをここで定義・入力します。各タスクは SequentialTask フォーマットに従う必要があります。
• Max RPM：1分間に処理できるタスク数を制御します。レート制限や外部サービスの制限に対応する際に便利です。
• Show Progress：true に設定すると、実行フロー内で各エージェントの作業状況が表示され、透明性が向上します。
• Cache：キャッシュを有効にすると、過去の実行結果を再利用でき、計算コストと時間を節約できます。

出力

• Output：すべてのタスクがシーケンスで実行された後の最終結果を含む Message オブジェクトが出力されます。

シーケンシャルクルーを使う理由

• タスク依存管理：前のタスクが終わった後でのみ次のタスクを実行するため、依存性のあるマルチステップワークフローが簡単に構築できます。
• 透明性とデバッグ：エージェント進捗の可視化により、ワークフローの監視・デバッグ・最適化がしやすくなります。
• 効率化：キャッシュ機能により、冗長なタスク実行を防ぎ、計算資源を節約できます。
• レートコントロール：Max RPM を設定することで、外部APIの過負荷やレート制限を回避できます。

利用例

• データ取り込み → データクリーニング → データ分析 → レポート作成
• マルチステップ文書処理（例：OCR → 翻訳 → 要約）
• 各ステップの出力が次の入力になるようなワークフロー全般

ドキュメント

詳細な利用方法は シーケンシャルクルーのドキュメント をご覧ください。

まとめ：
シーケンシャルクルーコンポーネントは、順序付けられたマルチステップAIワークフローのオーケストレーションに不可欠であり、エージェントが連携して作業する際に制御・効率・透明性を提供します。