技術記事 2026/7/25

そのエージェント、複数に割る必要はあるか — 単一 vs マルチエージェントの設計判断（A2A/AgentCore）

マルチエージェントは流行りで決めません。1体で足りるなら割らない。責務分離・コンテキスト肥大・失敗の隔離・並列化の判断軸と、割った後に増える統制・観測コストまでを中立に整理します。協調パターンの公式語彙（Strandsのパターン＋A2A）と、A2AがAgentCore Runtime上のdeployモードである実体も、誇張なしで押さえます。

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「エージェントは1体で押し切るより、役割で複数に割って協調させたほうがよい」。マルチエージェントの話題が増えるなかで、この前提を流行りのまま受け入れていないでしょうか。複数に割れば、責務は整理され、並列化も効きます。しかし同時に、エージェント間のやり取りが増え、レイテンシ・運用コスト・デバッグの難度も上がります。本記事は機能紹介ではなく、1体で足りるのか・役割で割って協調させるのかを、設計判断として選べるようにするための判断軸に重心を置きます。結論から言えば、マルチエージェントを常に善とはしません。1体で足りるなら割らない、を出発点に、客観・中立で整理します。

AgentCore RuntimeがA2Aサーバーのdeployを公式サポート

エージェントを複数に割ったとき、それらを対等に連携させる仕組みとしてA2A（Agent-to-Agent、エージェント同士が直接やり取りするプロトコル）があります。AWSは、Amazon Bedrock AgentCore Runtime上でA2Aサーバーをデプロイする方式（deployモード）を公式にサポートしています。agentcore create --protocol A2A でプロジェクトを用意してデプロイでき、エージェントは Agent Cards（/.well-known/agent-card.json）で自動的に発見（discovery）され、ポート9000・JSON-RPC でやり取りし、認証は SigV4 と OAuth2.0 に対応します。

ここで実体を正確に押さえます。A2Aは現時点でAgentCore Runtime上のdeployモードとして提供されており、公式は「A2Aは現在AgentCore Runtimeで利用可能で、他のAgentCoreサービスへの広範なサポートは今後対応予定（coming soon）」と述べています。つまり、AgentCore全体のどこでもA2Aが使えると広げて書くことはできません。また、A2A単体のGA/プレビューの区分は公式に明示されておらず、本記事ではGAと断定しません。利用できるリージョンは、A2A固有の一覧が公式に見当たらないため、AgentCore Runtimeが使えるリージョン（東京を含む）で動かせる、という表現にとどめます。料金についても、A2A固有の別料金は公式に記載がなく、下層のAgentCore Runtimeの従量（秒単位の課金）に含まれます。具体的な単価は改定されるため、料金ページで時点確認してください。

マルチエージェント設計の判断軸4つ

割るか割らないかは、次の4つの軸で整理できます。

責務分離・コンテキスト肥大・失敗の隔離・並列化の4軸を順にたどり、単一エージェントで足りるか・複数に割るかを選ぶ分割判断木の図。割る場合は協調パターンの選定へ進む。 — 図1: 単一 vs 複数分割判断木（4軸で割るか割らないかを決める）

① 責務分離。1体のエージェントに役割を詰め込むと、指示が長大になり振る舞いが不安定になります。役割が明確に分かれ、それぞれ別の専門性で動くなら、分割が効きます。

② コンテキスト肥大。1つの会話文脈に情報を積み続けると、入力が膨らみ、精度もコストも悪化します。担当を分けて文脈を切り出せるなら、分割が肥大を抑えます。

③ 失敗の隔離。1体に集約すると、一部の失敗が全体を巻き込みます。役割ごとに分ければ、失敗を局所化し、影響範囲を絞れます。

④ 並列化。互いに依存しない作業を同時に進めたいなら、複数エージェントの並列実行が効きます。逆に、処理が一直線に依存しているなら、割っても並列の利得は出ません。

4軸のいずれにも当てはまらないなら、無理に割る理由は薄い、と読めます。

単一で足りるケース／複数に割って勝つケース

中立に両面を見ます。単一で足りるのは、役割が一つにまとまっていて、文脈も管理可能な範囲に収まり、処理が直列で、失敗の波及も限定的なケースです。この場合、割るとむしろ連携の複雑さだけが増えます。

複数に割って勝つのは、明確に異なる専門性が必要で、文脈が肥大しがちで、失敗を隔離したく、並列化の利得が見込めるケースです。ただし、割ること自体が目的化していないかは常に問うべきです。「分けたほうが先進的だから」という理由で割るのは、後段で述べるコストを自ら買い込むことになります。

協調パターンの公式語彙

割ると決めたら、次はどう協調させるかです。協調パターンには公式の語彙が揃っています。

StrandsのGraph・Swarm・Workflowと、A2Aの対等連携を、依存関係あり・自律探索・定型手順・異種エージェント連携といった状況に対応づけた協調パターン地図の図。 — 図2: 協調パターン地図（状況に対応づけて協調方式を選ぶ）

オープンソースのエージェントフレームワークである Strands Agents は、Graph（依存関係を持つ処理をグラフで結ぶ）、Swarm（複数エージェントが自律的に探索・分担する）、Workflow（定型の手順を順序立てて流す）といったマルチエージェントのパターンをネイティブに備えます。これらに、異種のエージェントを対等につなぐA2Aを組み合わせると、状況に応じた協調を組めます。依存関係があるならGraph、自律的な探索ならSwarm、定型手順ならWorkflow、異なる基盤のエージェント連携ならA2A、という対応づけが出発点になります。

ここでフレームワーク対応を正確に分けます。AgentCoreは総論として多くのフレームワークをサポートしており、Strands・LangGraph・LlamaIndex・Google ADK・OpenAI Agents SDK・CrewAI などが含まれます。一方で、A2A固有のスキャフォールディング（agentcore create --protocol A2A による雛形生成）で明示的に対応が挙げられているのは、Strands・LangChain・LangGraph・Google ADK です。CrewAIは総論サポートには含まれますが、A2A固有のスキャフォールディング対応として公式に列挙されているわけではありません。「CrewAIでA2Aをスキャフォールディングできる」と広げて書かないよう、ここは区別して扱います。

分割が増やすコスト — 割るなら負う責任

複数に割ると、設計の責任も増えます。集客の華やかさの裏で負うコストを、正直に並べます。

第一に、レイテンシです。エージェント間のやり取り（ホップ）が増えるほど、応答までの時間は伸びます。第二に、デバッグの難度です。1体なら一連のログで追えた処理が、複数にまたがると追跡しづらくなります。ここで効くのが分散トレース（複数コンポーネントをまたぐ処理を1本の流れとして追う仕組み）で、割るならトレースの設計を前提に置く必要があります。第三に、運用コストです。複数のRuntimeを動かせばその分の従量が乗ります。第四に、整合性です。エージェント間で状態や前提がずれると、結果が食い違います。

加えて、割った瞬間に統制（ガバナンス）の負担も生まれます。A2Aの連携には SigV4 や OAuth2.0 による認証が用意されていますが、これは「誰がどのエージェントを呼べるか」を設計する責任が増えることを意味します。失敗の隔離も、設計しなければ得られません。割ることで責務分離という利得を得る代わりに、観測・認証・失敗対応という責任を負う——この対称性を理解したうえで割るのが、健全な判断です。割るなら負う責任、と捉えてください。

割る前の問い（チェックリスト）

分割を決める前に、次を自問すると整理できます。

問い	単一にとどめる	複数に割る
役割は一つにまとまるか	一つの専門性で足りる	明確に異なる専門性が必要
文脈は管理できるか	肥大しない範囲	切り出さないと肥大する
失敗の波及	限定的	隔離したい
並列化の利得	処理が直列	独立作業を同時に進めたい
観測・デバッグ体制	単体ログで足りる	分散トレースを用意できる
撤退可能性	割らなければ単純	割った後の統制まで負える

右側に多くチェックが付くほど分割が正当化され、左側が多いなら割らない判断が妥当です。迷うときは、まず単一で組み、限界が見えてから割るのが、コストを先払いしない入り方です。

まとめ — 次に読む

マルチエージェントは流行りで決めるものではありません。責務分離・コンテキスト肥大・失敗の隔離・並列化のいずれかが効くなら割り、どれも効かないなら1体で押し切る。協調はStrandsのGraph/Swarm/Workflowに対等連携のA2Aを組み合わせて組み立て、A2AはAgentCore Runtime上のdeployモードとして動きます。そして割ると決めたら、レイテンシ・分散トレース・運用コスト・統制という責任を併せて引き受ける、という対称性を忘れないことが要になります。

割ると決めた各エージェントを「何の上で動かすか」という実行基盤層の判断はエージェント実行基盤は自作かマネージドかに整理しています（A2AはこのAgentCore Runtimeの上で動きます）。割った後の本番運用と、分散した処理の観測・デバッグは本番運用のための生成AIエージェント運用を参照してください。