Hello there, ('ω')ノ
エージェント型AIが複数で動く場面が増えています。 ですが、ただ「同時に動いているだけ」では、真の意味でのチームとはいえません。
人間のチームがうまく回るには：
- 仕事を分け合うだけでなく
- 状況を共有し、
- 必要に応じて話し合い、
- 困っていたら助け合う
──そんな柔軟な関係性が必要ですよね。
同じことがAIエージェント同士にも求められているのです。 今回は、エージェント連携における基本スキルである：
- 🤝 交渉（Negotiation）
- 📤 知識共有（Knowledge Sharing）
- 🤖 協調（Coordination）
──についてやさしく解説します。
🤝 1. 交渉（Negotiation）：タスクの分担や再調整
「自分でできない」「忙しい」「そっちの方が得意でしょ？」というやり取り
エージェント同士が、お互いの役割や負荷を見て柔軟に仕事の調整を行う機能です。
✅ 例：
- 文章生成AI：「この調査、時間がかかりそう…分析担当に任せたほうがいいかも」
- 分析AI：「OK、代わりにやるよ。あなたは構成を考えて」
このような“AI同士の合意”によって、より効率的な分担が実現します。
📤 2. 知識共有（Knowledge Sharing）：お互いの視点を活かす
「自分が見つけた情報」「得られた結果」をチームで共有する
1つのAIが得た知識や推論結果を他のエージェントに渡すことで、チーム全体の知識力が底上げされます。
✅ 例：
- データ収集AI：「この業界の売上動向、見つけたよ」
- レポート作成AI：「それ、参考にして文章にまとめるね」
知識共有があることで、重複作業を避けたり、精度を高めたりできます。
🤖 3. 協調（Coordination）：順序やタイミングを合わせて動く
「今動くべき？」「先にあの処理が必要？」を調整する
複数のエージェントが勝手に動くと、順序がめちゃくちゃになったり、同じことを2回やったりする恐れがあります。
✅ 協調のための技術：
- タスクの順序制御（フロー制御、状態遷移）
- トリガー条件の設定（Aが終わったらBを実行）
- フィードバックループの設計（中間報告→次の処理）
📘 例：
- チケット予約AI → 完了報告
- その後にカレンダー登録AIが起動 → こうした**「連携のリズム」**が協調です。
🧠 3つのスキルの違いと連携図（テキスト版）
┌─────────────┐
│ AI①（情報収集） │
└─────────────┘
│
▼（知識共有）
┌─────────────┐
│ AI②（要約・分析） │
└─────────────┘
│
▼（交渉：タスク分担）
┌─────────────┐
│ AI③（レポート生成）│
└─────────────┘
↑
│（協調：順序制御）
タスク完了トリガー
✍️ まとめ
- 交渉（Negotiation）：タスクを譲ったり、引き受けたり、動的に調整する力
- 知識共有（Knowledge Sharing）：得た情報を他エージェントと共有し、全体の知識を底上げ
- 協調（Coordination）：手順やタイミングを合わせて、衝突のない連携を実現
この3つが揃うことで、AIエージェント同士が“ただ並列で動く”から“チームとして連携する”存在へと進化します。
Best regards, (^^ゞ
