エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)読み: えーじぇんとがたわーくふろー

エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)とは（詳しく解説）

エージェント型ワークフローは、単一のプロンプト→応答という従来のLLM利用を超え、AIが「計画→ツール呼び出し→結果評価→再計画」のループを自律的に回す設計パターンだ。ReActやPlan-and-Executeといったフレームワークが業界標準として定着しており、ウェブ検索・コード実行・API呼び出しなど外部ツールと組み合わせることで、人間が手順を逐一指定しなくても目標を達成できる。 2026年の現場で最大の落とし穴はコスト爆発と無限ループの2つ。ループ1回ごとにLLM呼び出しが発生するため、複雑タスクでは1実行あたり数百〜数千円に膨らむケースが続出している。実運用での相場感は、シンプルな調査タスクで50〜200円、複数ツールを跨ぐ自動化で500〜3,000円が目安。必ず最大ステップ数・タイムアウト・コスト上限の3つのガードレールを設けること。AI PICKSで評価したツールでも、フル自律より人間承認ステップを挟んだ「ヒューマン・イン・ザ・ループ」型の方が現時点では安定稼働率が高い傾向がある。

エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)の使用例

• 競合10社の料金ページを調査し比較表をMarkdownで作成して。（エージェントがウェブ検索→スクレイピング→整形を自律実行する典型例）
• GitHubのissue一覧を取得しバグ報告を優先度順に分類してSlackへ要約投稿して。（マルチツール連携のエージェント型ワークフロー事例）

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