
セルフマネージド・クルー
AI同僚によるチームで複雑なタスクを処理しましょう。FlowHuntのSelfManaged Crewコンポーネントが、AIエージェント同士の協働をリアルなチームのように実現し、効率と成果品質を向上させます。...
FlowHuntのセルフマネージドタスクは、AIエージェントが割り当てられたタスクを自律的に遂行できるようにし、実際のチームダイナミクスを模倣することで複雑なワークフローやより良い成果物を実現します。
セルフマネージドタスクコンポーネントを使うと、エージェントが実行するタスクを定義・割り当てできます。これにより、ワークフローの個々の部分がどのように実行されるかをより詳細に把握でき、複雑なワークフローでも役立ちます。複雑な目標をサブタスクに分解することで、より詳細で高品質な成果物が得られます。
たとえば、長編ブログ記事を作成・公開したいとします。おそらく、エージェントによるコンテンツチーム全体を再現しようとするでしょう。作業は通常、SEOスペシャリストがキーワードを調査し、コンテンツのアウトラインを作成することから始まります。SEOブリーフができたら、それがコンテンツライターに渡されます。ライターが執筆を終えると、同僚が記事を校正し編集して品質を確保します。アイキャッチ画像やインフォグラフィックはどうでしょうか?デザイナーがそれを担当します。
すでに3人または4人以上がコンテンツ作成に関わっています。それぞれに特定のタスクがあります。実際のチームと同じように、SelfManaged Crewコンポーネントを使ってAIエージェントのチームを作成できます。このチーム内で、各メンバーにはSelfManaged Taskコンポーネントを通じて特定のタスクが割り当てられます。
チームで明確なタスクを持つだけでなく、1人のAIエージェントが他の複数のタスクも実行できます。前述のコンテンツライターを例に挙げましょう。このエージェントの主なタスクは、前のエージェントからのSEOブリーフに基づいて記事を書くことです。しかし実生活のライターは、記事を書く以外にも多くのタスクを持っています。たとえば、メタディスクリプションを書いたり、SNS投稿を作成する必要があるかもしれません。これらを1つのタスクのサブタスクとしてまとめてしまうと、出力が混沌として不明瞭になる可能性があります。
このガイドで分析しているFlowに興味がありますか?それはAdvanced Blog Generatorであり、Flowライブラリですぐに見つけることができます。
ダッシュボードに2つのタスクコンポーネントがあることに気づいたかもしれません。これらの違いはタスクの順序とコントロールレベルにあります。
まずはシーケンシャルタスクから説明しましょう。シーケンシャルタスクは、あなたが指定した順番(正確な順序)で1つずつ実行されます。1つのタスクが完了すると、次のエージェントにFlowが進みます。シーケンシャル方式はタスクの反復が不要な線形プロセスに最適です。
しかし、現実世界では必ずしもそうとは限りません。実際のコンテンツライターを例にしましょう。まず調査し、次に執筆に移りますが、記事を書いているうちに追加の調査が必要だと気づく場合もあります。もちろん、調査と執筆を行ったり来たりしながら最終ステップに進みます。しかし、シーケンシャルクルーやタスクではこれができません。そこでセルフマネージドタスクの出番です。
セルフマネージドタスクでは、マネージャーAIエージェントがタスクの順序を決定します。AIは意思決定の際、従来の組織階層を忠実に模倣し、最適なエージェントにタスクを割り当てます。これにより、タスクの繰り返しや最終成果物の複数回の反復が可能になります。
ワークフローが明確な線形プロセスなら、シーケンシャルタスクの使用を検討してください。詳細はこのガイドでご確認ください。
セルフマネージドタスクは、AIエージェントが管理するクルーで実行されるタスクです。つまり、AIチームにタスクを与え、AIマネージャーがどのメンバーがどのタスクをいつ担当するかを決めます。
複雑な目標ごとに、複数のエージェントと複数のタスクがあり、それらがSelfManaged Crewコンポーネントでまとめられます。タスクを作成・割り当てる前に、まずエージェントを定義しましょう。つまり、タスクを与える前に自分のチームを把握する必要があります。
セルフマネージドタスクの設定は4つのステップで構成されます:
実際のチームの各メンバーには役割・目標・過去の経験や個性、独自のスタイルを含むバックストーリーがあります。AIエージェントも同様です。
例えば、コンテンツライターのチームメンバーに注目してみましょう:
さっそくエージェントを設定してみましょう。クルーを作成する際は、最終目標とそこに到達するために必要なチームメンバーを常に考えましょう。そして、それらを表すエージェントを作成します。1人のエージェントに複数のタスクを与える場合は、1人だけ作ることも可能です。
注意: エージェントが1人、タスクも1つの場合は、タスクコンポーネントは不要です。代わりにエージェントのgoalフィールドを使ってタスクを与えてください。
コンテンツ作成の例では、SEOリサーチャー、コピーライター、校正者のエージェントを作成しました。ただし、エージェントやタスクはあなたのニーズやプロセスによって異なります。既存プロセスをさらに細分化したり、新たなエージェントを追加しても構いません。たとえば、記事に画像を追加するデザイナーエージェントを加えることもできます。
AIエージェントやAI Agentコンポーネントの使い方について詳しくはこちら。
クルーでは、各エージェントに1つまたは複数のタスクが割り当てられます。実際のチームと同じように、各メンバーはプロジェクトに固有の様々なタスクをこなします。タスクコンポーネントを使うことで、これらのタスクを指定・割り当てることができます。ブログ作成の例では、すでにエージェントが決まっています。次のステップは、エージェントにタスクを知らせ、チームに紹介することです。
クルーコンポーネントと同様に、2種類のタスクコンポーネント(シーケンシャルとセルフマネージド)があることに気づくでしょう。これらは管理方針が正反対なので混在させる意味はありません。したがって、SelfManaged Crewを使う場合はSelfManaged Tasksも使うことになります:
シーケンシャルタスクとは異なり、セルフマネージドタスクは複雑なプロセスをどのように細分化すればよいか分からない場合に最適です。複雑な目標全体を1つのタスクとして記述できます。マネージャーLLMがタスクの割り当てや進行管理を担当し、各エージェントが何をすべきか・いつ実行すべきかを把握します。メインタスクを簡単に分割し、適切なエージェントに割り当てることができます。
クルー内の各エージェントには、仕事をより簡単かつ正確にするための適切なツールも割り当てられます。例では、リサーチャーがGoogleSearchやURL Retrieverツールを使って調査を行います。
各タスクには説明と、実行責任者となるエージェントが必要です。出力を特定の構造にしたい場合や、何かを必ず含めたい場合は、期待される出力欄も任意で記入できます。
コンテンツライターエージェントのタスク説明は、たとえば次のようになります:
「SEOコンテンツブリーフをもとに、1500語以内でブログ記事を書いてください。
“In the fast-changing field of…” といった曖昧な文で段落を始めるのは避け、必ずその段落で伝えるべき主な情報から書き始めてください。」
このタスク説明のポイントを分解してみましょう:
期待される出力欄は任意ですが、明確な構造や必須の要素がある場合に便利です。例えば、SEOリサーチャーエージェントのタスクでは次のようにします:
以下の形式でブリーフを作成してください:
SEOに適したタイトル:
SEOに適したメタディスクリプション:
SEOに適したアウトライン
これにより、出力が必ずタイトルとメタディスクリプションから始まるようにできます。
最後のステップは、すべてのタスクをSelfManaged Crewコンポーネントのタスクハンドルに接続することです。ここから、マネージャーLLMが成果物を得るために必要に応じてタスクの順序を決めていきます。
シーケンシャルクルーはシーケンシャルタスクのみ、SelfManagedクルーはセルフマネージドタスクのみで動作することに注意してください。
Flowに戻りましょう。ここでは3人のチームメンバーエージェントとそれぞれのタスク、および全体を監督するマネージャーLLMが登場します。クルー作成の最後のステップは、エージェントに「あなたたちはチームだ」と知らせることです。ここでSelfManaged Crewコンポーネントの出番です。
SelfManaged Crewコンポーネントは、マネージャーLLMによって自動管理されるエージェントのグループを表します。チーム自身が自律的に管理されるため、ダイナミックな作業や複数回の反復が可能です。つまり、エージェントに「あなたたちは共通の目標を持つチームだ」と伝える方法です。
1つのFlowの中に独立したチームが複数存在する場合、それぞれを別のクルーコンポーネントとして区別できます。この例では1つのクルーのみ使用していますが、それでもエージェントをクルーとしてまとめる必要があります。
SelfManaged Crewについてもっと知りたい方は、ガイドをご覧ください。
この例では1つのクルーのみですが、次のようにエージェントをチームとしてまとめます:
すべてのエージェントをSelfManaged CrewコンポーネントのAgentsハンドルに接続しましょう。
これで完了です。出力に送信すれば、正確な順序で作業するエージェントチームができあがります。
セルフマネージドタスクでは、AIエージェントにタスクを割り当てることで、実際のチームのように自律的にタスクを管理・反復・反映でき、複雑なワークフローにおいて柔軟性と成果物の品質が向上します。
シーケンシャルタスクは反復なしで厳密な順序に従い、直線的なワークフローに最適です。セルフマネージドタスクではマネージャーAIエージェントがタスクの順序を決定し、タスクの反復や実際のチーム協働のようなダイナミックな体験が可能です。
個々のAIエージェントの役割・目標・バックストーリーを定義し、タスクを割り当て、マネージャーエージェントを設定し、それらをSelfManaged Crewにまとめて自律型コラボレーションを可能にします。
はい、1つのAIエージェントに複数のタスクを割り当てることができます。これは複数の責任を持つチームメンバーと同じです。シンプルな場合は、タスクコンポーネントを使わずにエージェントのgoalフィールドのみを使用することもできます。
より柔軟なワークフロー、成果物の反復・洗練、AIエージェント間の明確なタスク分担、ダイナミックな協働による品質向上などの利点があります。
AI同僚によるチームで複雑なタスクを処理しましょう。FlowHuntのSelfManaged Crewコンポーネントが、AIエージェント同士の協働をリアルなチームのように実現し、効率と成果品質を向上させます。...
FlowHuntのシーケンシャルタスクコンポーネントを使って、AIチームが複雑なワークフローを効率的に処理できるよう、タスクを割り当てて順序付けましょう。ステップバイステップの実行を完全にコントロールし、効率的なリニアプロセスを実現します。...
自己管理タスクコンポーネントは、ワークフロー内で自律的なタスクを定義し実行することを可能にします。明確なタスク説明、期待される成果物を指定し、実行を担当するエージェントを割り当てることで、構造化された階層的な自動化をフローに構築するのに最適です。...