SelfManaged Crew
AIクルーを使うと、AIエージェントのチーム全体で複雑なタスクを実行できます。最初は難しく感じるかもしれませんが、クルー方式は実際のチームの働き方をそのまま模倣しています。実際のチームでは、各メンバーが独自の役割やスキルを持ち、共通の目標に向かって協力します。
たとえば、長文のブログ記事を作成し公開したい場合、作業は通常SEOスペシャリストがキーワード調査や構成作成から始まります。SEOブリーフを作成し、それがコンテンツライターに引き継がれます。ライターが書き終わると、同僚が校正・編集して品質を担保します。アイキャッチ画像やインフォグラフィックはデザイナーが担当します。
この時点で、すでに3〜4人がコンテンツ制作に携わっています。共通のゴールを持ちながら、それぞれが異なる専門性を持ち、違うサブタスクを担っています。このチームをAIエージェントのグループとして再現する方法を見てみましょう。
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SelfManaged Crewコンポーネントとは
SelfManaged Crewコンポーネントは、エージェントとタスクをマネージャーエージェントが率いる1つのチームとしてまとめる構造コンポーネントです。1つのグループのみを表し、1つのFlow内に複数のエージェントチームを作成できます。AIクルーを作成するコアは、エージェントとそのタスクの設定です。
クルー内でのAIエージェントの役割
SelfManaged Crewコンポーネントは、エージェントのグループをまとめるだけの構造コンポーネントです。そのため、AIクルーを活用する第一歩は、マネージャーエージェントを含む個々のエージェントの理解と設定です。
AIエージェントは、自律的にタスクを実行し、問題解決ができるコンピュータープログラムです。プログラム、知識、目標に基づき情報を処理し、アクションを起こします。
エージェントは生成AIにとどまりません。適切なツールを持たせれば、メール送信やドキュメント作成などの実作業も可能です。こういった行動に対して事前に厳密なトリガーを定義する代わりに、エージェント自身が自律的に判断します。
実際には、細かなプロンプトを都度与えたり、厳格に制御しなくても、エージェントに役割・性格・目標を設定するだけで十分です。自分が誰で、何に動機づけられているかを理解させましょう。
AIエージェントやAIエージェントコンポーネントの活用方法についてさらに詳しく
クルーは単独エージェントより何が優れているのか？
チームのプロセスに問題があれば、原因を即座に突き止め、優れたメンバーと協力して解決策を練ることができます。しかし、もしあなた一人で全タスクをこなしていて、問題が自分の頭の中で発生した場合はどうでしょう。気付きにくく、特定も難しくなります。単独エージェントとクルーの比較でも同じことが言えます。
単独エージェントにプロンプトを与える場合、複雑なタスク全体を渡すことになり、各サブタスクの実行方法をコントロールしにくくなります。複雑なタスクの場合、ボトルネックや成果物の品質低下につながりがちです。
クルーでは、メインのタスクを具体的なサブタスクに分割し、それぞれを専門のAIメンバーに割り当てられます。結果、よりプロフェッショナルで詳細な成果物となります。また、デバッグも容易になり、専門的なエージェントを連携させることでさらに複雑なタスクも処理可能です。
Self-Managed CrewとSequential Crewの違い
ダッシュボード上に2種類のCrewコンポーネントがあるのに気付いたかもしれません。両者の違いは、タスクの順序と制御レベルにあります。
再びマーケティングチームの例に戻りましょう。最初のエージェントはSEOスペシャリストです。テーマが調査されると、その情報はコンテンツライターに引き継がれます。下の図では、SEOエージェントのタスクがコンテンツライターの執筆タスクにつながっています：
まずSequential Crewについて説明します。Sequential Crewでは、Flow内で指定した正確な順序でタスクが1つずつ実行されます。1つのタスクが終わるとそれは確定し、次のエージェントに進みます。シンプルなプロセスや計算リソースが少なくて済む処理に最適です。
一方、実際のコンテンツライターは、調査してから執筆に移りますが、記事を書き進めていくうちに追加調査が必要になることも。調査と執筆を何度も往復するでしょう。Sequential Crewではこれができず、一度タスクが完了するとやり直しはありません。ここでSelf-Managed Crewの出番です。
Self-Managed Crewでは、マネージャーAIエージェントがタスクの順序や反復回数を決定します。AIは意思決定時に伝統的な組織階層を忠実に模倣しようとします。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。
タスクを委任し遂行を監督するマネージャーLLMのおかげで、SelfManaged Crewは1つの複雑なタスクも分担して処理できます。マネージャーLLMはタスクをシームレスに分割し、適切なエージェントに割り当てます。やるべきことは分かっているが、正確な手順やサブタスクが不明な場合に特に有効です。
SelfManaged Crewの使い方
SelfManaged Crewは、エージェントとタスクコンポーネントをグループ化する構造コンポーネントです。利用するには、まずマネージャーエージェント・チームメンバー・それぞれのタスクを定義し、それからチームとしてまとめます。
SelfManaged Crewの設定は4つのステップから成ります：
- 各AIエージェントの設定
- エージェントにタスクを割り当てる
- マネージャーエージェントの設定
- エージェントをSelfManaged Crewとしてまとめる
各AIエージェントの設定
実際のチームメンバーには役割・目標・過去の経験や性格・特有のスタイルといった独自のバックストーリーがあります。AIエージェントにも同様の属性を持たせます。
例えばコンテンツライターのメンバーに注目してみましょう：
- 役割： エージェントの職名。この例では「コンテンツライター」が役割です。
- 目標： エージェントの行動目的と理想的な成果物。ライターの場合は、テーマやSEOブリーフに沿った良質な記事を仕上げることが目標です。
- バックストーリー： エージェントがどういう人物かを示します。本来、あなた自身もどんな仕事でも、性格・思考法・語彙・過去の経験を持ち込むもの。特にコンテンツ制作などのクリエイティブな仕事では顕著です。
この設定をチームに加える全エージェント分、繰り返しましょう。
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エージェントにタスクを割り当てる
ブログ作成の例を続けましょう。エージェントの設定ができたら、次はタスクを伝えてチームに加えます。
タスクコンポーネントとは？
クルーでは、各エージェントにタスクを割り当てます。実際のチームと同じく、各メンバーはプロジェクトごとに様々なタスクを担当します。タスクコンポーネントは、これらのタスクを指定・割り当てるためのものです。
クルーコンポーネントと同様に、タスクコンポーネントにも「シーケンシャル」と「SelfManaged」の2種類があります。両者は管理アプローチが正反対なので、混在は意味がありません。SelfManaged Crewを使う場合はSelfManaged Tasksを使いましょう。
細かくサブタスクに分ける方法が分からなくても、まずは1つのタスクにまとめて書き込んでも問題ありません。マネージャーLLMがタスク割り当てや全体監督を担い、各エージェントに「何を」「いつ」やるかを伝えます。必要に応じてタスクを分割し、適切なエージェントに割り当ててくれます。
各エージェントにはタスクに加え、適切なツールも付与できます。これにより作業がしやすく、精度も向上します。たとえば、リサーチャーにはGoogleSearchやURL Retrieverツールを持たせて調査の幅を広げます。
次に、タスクの設定です。SelfManaged Taskには「説明」または「期待される出力」またはその両方が必要です：
コンテンツライターエージェントのタスク説明の一例：
「SEOコンテンツブリーフに基づき、1500文字以内でブログ記事を書いてください。
“In the fast-changing field of…” のような漠然とした文で段落を始めないこと。常にその段落で伝えるべき主情報から書き始めてください。」
このタスク説明を分解してみましょう：
- 「ブリーフを元に」— 前工程のアウトプットをどう使うかエージェントに明示します。
- 「最大1500文字の記事を書く」— エージェントに期待する成果物です。
- 「段落冒頭で……しないこと」— 出力を微調整する追加指示。こうした指示には、言語・語彙・構成・その他成果物作成に役立つポイントを自由に盛り込めます。
期待される出力フィールドは任意ですが、構造化アウトプットや必須要素の指定が必要な場合に便利です。たとえば、SEOリサーチャーのタスクには次のような出力を指定できます：
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