最近、昆仑万維Skyworkと南洋理工大学は共同で、革新的な階層型マルチエージェント協力フレームワーク「AgentOrchestra」を正式にリリースしました。このフレームワークは「AIオーケストラ」と称され、スマートエージェントの協力が汎用人工知能（AGI）分野において重要な一歩を踏み出しました。現実世界における複雑なタスクに対して単一モデルやエージェントでは限界がある中、AgentOrchestraはオーケストラの協力モードを模倣し、それぞれ異なる専門性を持つエージェントが協力して問題を解決する仕組みとなっています。

従来の汎用AIモデルや単一エージェントシステムは、多段階の推論やマルチモーダル情報の統合などの複雑なタスクを処理する際に困難を感じていました。AgentOrchestraはこのような課題を解決するために生まれました。このフレームワークは階層構造を採用しており、上位の「指揮者」エージェントが全体の計画とタスクの分解を担当し、それぞれ異なる専門性を持つ下位の「楽器奏者」エージェントにサブタスクを割り当てます。例えば、情報検索の専門家であるDeep Researcher Agent、ウェブ操作の得意なBrowser Use Agent、そして深い分析を行うDeep Analyzer Agentなどです。これらのエージェントは「指揮者」の調整のもとで効率的に協力し、複雑なタスクを遂行します。

AgentOrchestraはデザイン面での先進性だけでなく、実際の応用でも優れた性能を発揮しています。このフレームワークは高い拡張性を持ち、さまざまな分野や新しい機能の拡張に対応可能です。また、統一されたツールインターフェースを提供し、マルチモーダル情報の跨モーダル理解と推論を可能にしています。モジュール化設計により、システムの拡張性と保守性が向上し、階層的な計画と動的な役割割当てにより、エージェント間の効率的な協力を実現しています。

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技術革新の面でも、AgentOrchestraは突出した表現を見せています。非同期コルーチン技術を全面的に導入することで、複数のエージェント間での高並列協力を可能にし、システムの応答速度と処理能力を大幅に向上させました。フレームワークはネイティブサポートにより、主要な商業大規模モデルとオープンソースローカルモデルの切り替えが自由に行え、能力、プライバシー、コストのバランスを考慮しています。また、Model-Context Protocolプロトコルに完全対応し、ローカル環境でもクラウド環境でも、あらゆるエージェントとツールをスムーズに統合できます。

権威ある汎用知能ベンチマークタスクテストにおいて、AgentOrchestraは優れた成績を収め、多くの核心指標が記録を更新し、全体的な成績が複数の商用およびオープンソースのエージェントシステムを上回りました。情報検索、ウェブ操作、複雑な推論、マルチモーダル分析のいずれにおいても、AgentOrchestraは強力な協調効果と創造性を示しています。

現在、AgentOrchestraの完全なコードと詳細な技術報告書はオープンソースとして公開されており、開発者や研究者が参考にできるようになっています。昆仑万維Skyworkチームは、システムの効率とエージェント間の自律的協力能力を継続的に向上させ、さらに専門性のあるエージェントと実用的なツールを拡充し、AgentOrchestraを科学研究、オフィス自動化、知識管理などさらなる本格的なシナリオに応用していく予定です。今回のリリースは、AIシステムの汎用性と実用性の新たな基準を設け、エージェント協力が汎用知能の新時代へと進む道を開くものです。

🔗 論文のアドレス:

https://arxiv.org/pdf/2506.12508

🔗 プロジェクトコード:

https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent