※本記事は、アプリケーション開発部門のCoE (Center of Excellence)チームのPrasanna Borseによる”Agentic Patterns” を翻訳/意訳したものです。
決定論的 Agenticパターンと確率論的 Agenticパターンの比較
はじめに
企業が AI を活用した自動化への取り組みを加速させる中で、インテリジェントな動作をオーケストレーションするための適切なアプローチを選択することが重要になっています。
Oracle Fusion AI Agent Studio は、さまざまな実際のビジネスのニーズに対応するために、2 つの強力なパターンを提供します。すなわち、決定論的パターン（Workflow Agents） と 確率論的パターン（Supervisor + Agents） です。これらのパターンを理解することは、信頼性が高く、柔軟で、監査可能な AI ソリューションを構築するうえで重要です。
決定論的 Workflow Agents：構造化された精度
「構造化されたチームメイト」と考えてください。Workflow Agents は、あらかじめ決められた明確な手順に沿って、データの取得、検証、ガードレールの適用、応答の生成などを順番に実行します。
ここでのロジックはあらかじめ設定されています。すべてのアクションは記録され、監査可能であるため、コンプライアンス、制御、再現性のあるプロセスが最も重要となるシナリオに最適です。
主な特徴：
– 正確性と一貫性が保証されている
– アクションは予測可能で、再現性があり、すべて監査可能
– 財務、人事、サービスなどの記録システムに最適
– コンプライアンスとガバナンスを最優先
– すべてのステップに透明性が求められるタスクに最適
確率論的 Supervisor + Agents：動的な柔軟性
次に、「チームリード」をイメージしてください。Supervisor はユーザーの依頼を聞き取り、推論し、状況に応じて動的にルーティングします。どのSpecialist Agent が応答すべきか、または複数の Agent が連携すべきかを判断します。
このアプローチは、曖昧さを含む依頼、複雑な会話、そして解決までの道筋が常に明確とは限らないタスクの処理に優れています。
主な特徴：
– 変化するコンテキストへの柔軟性と適応性
– 複数領域にまたがる動的な推論が可能
– 探索的、創造的、分析的な問題解決をサポート
– 迅速な実験と組織のアジリティを実現
– 自然で複雑な会話が求められるシナリオに最適
比較：どちらのパターンをいつ使うべきか？
次の表では、提供された情報に基づき、Workflow Agent パターンと Supervisor + Agents パターンを比較します。
| 機能 | Workflow Agents | Supervisor + Agents |
| 主な目的 | 制御性と監査性 精度とトレーサビリティを優先します。 | 柔軟性と適応性 創造的な推論とアジリティを優先します。 |
| ロジック・タイプ | if/then ループのような固定された制御フローを使用する、主に決定論的（ロジックベース）です。 | コラボレーティブな実行を使用する、主に確率論的（ゴールベース）です。 |
| 構造 | 明確な手順に沿って順番に処理を進める構造（例: 検索→検証→ガードレール・チェック） | リードAgent がスペシャリストを動的に調整する階層型チームです。 |
| 最適な用途 | コンプライアンスと正確性が重視される、予測可能で反復可能なタスクです。 | 回答への道筋が常に明確ではない、曖昧または探索的なタスクです。 |
| 主な機能 | 一貫した結果を保証し、記録システム向けにすべてのアクションをログに記録します。 | 複数領域にまたがって推論し、自然で複雑な会話に対応します。 |
| 成果 | 構造を提供します。 | 柔軟性を提供します。 |
ハイブリッドアプローチ：両方の利点を活かす
複雑なエンタープライズのニーズは、1つのパターンにきれいに収まるとは限りません。そこで Oracle Fusion AI では、決定論的なワークフローの中に、Agent や Agent チームを組み込むハイブリッドアプローチを実現します。これにより、制御され監査可能な環境を維持しながら、状況に応じた柔軟な意思決定を実現できます。結果として、最大限の機能性と柔軟性を両立できます。
まとめ
決定論的 Agentic パターンと確率論的 Agentic パターンを適切に選択し、さらに必要に応じて組み合わせることで、組織は AI の幅広い機能を最大限に活用できます。コンプライアンス対応に適した「構造化されたチームメイト」が必要な場合でも、クリエイティブな問題解決を支援する「チームリード」が必要な場合でも、Oracle Fusion AI Agent Studio が対応します。構造化された制御性と柔軟性を連携させ、ビジネス変革を推進しましょう。
