AIエージェントは、ツールを使って目標を追う1つのプログラムを指します。エージェンティックAIは、多くの場合複数のエージェントが協働する、より広い手法を指します。定義、比較表、クイズ付き。
AIエージェントは1つのプログラムです。あなたが設定した目標に向かって、ループの中でモデルがツールを選びます。エージェンティックAIは、そのように作られたシステム全般を指すより広い呼び方で、多くの場合は複数のエージェントにオーケストレーター、メモリー、承認ステップが加わります。エージェントはすべてエージェンティックですが、エージェンティックなシステムがすべて単一のエージェントとは限りません。
並べて比較
どちらの言葉にも標準化団体による公式の定義はないため、ベンダーはどちらも都合よく広げて使います。上の実用的な定義は、多くのエンジニアが納得するものです。下のクイズで腕試しをしましょう。各シナリオは2つのどちらか、またはどちらでもありません。
一部はそうです。ツールを通じて複数のステップにわたり行動するモデルという実在のパターンを表していますが、テンプレートを埋めるだけのツールにもこのラベルが付けられています。ソフトウェアが自分でどんな判断をするのかを尋ねましょう。
それだけではエージェントではありません。テキストで返答するだけのアシスタントには行動がありません。ツールを呼び出し、結果を見て、目標に向けた次のステップを決められるようになって初めてエージェントになります。
いいえ。プランナー、メモリー、承認ステップを持つ単一のエージェントもエージェンティックです。複数のエージェントが登場するのは、調査するエージェントと執筆するエージェントのように、作業を分けたほうが楽な場合です。
通常は、届いた依頼の振り分けのような狭い仕事を1つ担う単一のエージェントです。運用コストが安く、テストしやすく、止めるのも簡単です。大規模なマルチエージェント構成が元を取れるのは、長く繰り返されるプロセスの場合だけです。
OWASP GenAI Security Project は、Excessive Agency（過剰な主体性）を含む Top 10 for LLM Applications 2025 を公開しており、February 2025 には Agentic AI Threats and Mitigations ガイドもリリースしました。
どちらのスニペットもモデルの代わりにスタブを使っているので、そのまま Node で動きます。大事なのは形です。1つのループか、複数のループに作業を渡す調整役か、という違いです。
makeAgent は独自のツールを持つ小さなループを返します。調整役は順序を決め、承認ステップを受け持ちます。
あるプログラムが新しいサポートメールを1通ずつ読み、顧客を調べ、返信の下書きを作るか、人が対応するようチケットにタグを付けます。
1つのループ、1つの目標、少数のツールがあり、次にどのツールを使うかをモデルが選びます。
フォームが商品名をモデルに1回送り、返ってきた説明文をページに貼り付けます。
固定の呼び出しが1回あるだけで、ツールも選択もありません。これはモデルを使った自動化です。
プランナーが返金依頼を注文の確認、規定の確認、返金の実行に分け、それぞれを別のエージェントに渡します。一定額を超える返金はマネージャーが承認します。
複数のエージェント、調整役、承認のチェックポイントがあるので、これはマルチエージェントのエージェンティックなシステムです。
あるツールがドキュメントストアを検索し、一致したファイルを読み、出典付きで質問に答えられるまで検索を続けます。
1つのループの中で、いつ再検索するか、いつ十分になったかをモデルが判断します。
毎晩のジョブが売上をスプレッドシートに書き出してメールで送ります。すべてのステップはコードで書かれています。
モデルは何の判断もしません。これはスケジュールされたスクリプトです。
1つ目のエージェントがローンチ用の文章を下書きし、2つ目がブランドの規則に照らして確認し、確認が通ったら3つ目が投稿を予約します。
途中に確認を挟みながら、専門化したエージェントの間で作業が受け渡されます。
AIエージェント
エージェンティックなシステム
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{v} 問中 {n} 問正解
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推奨される答え：{v}。
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