多くのエージェントプロジェクトが停滞するのは、モデルの能力ではなく、レイテンシーを増大させ、失敗モードを隠し、デバッグを困難にするアーキテクチャの選択に起因します。2026年には、ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent、Reflective、Tool-Augmented、Memory-Augmented、RAG、自律ループの8つのパターンが実際の展開で主流となっています。それぞれが計画のオーバーヘッド、トークン使用量、調整の複雑さ、観測性に独自のトレードオフをもたらします。適切な選択は、タスクの形状、つまり目標への道筋の曖昧さ、精度許容度、並列性、持続的なコンテキストの必要性を率直に見極めることから始まります。
ReActはトレース可能で反復コストが低いため、オープンエンドのツール利用におけるデフォルトです。一方、Plan-and-Executeはサブタスクが列挙可能かつ並列化可能な場合に優れています。Reflectiveエージェントは追加のパスと評価基準で精度を高めます。Tool-およびMemory-AugmentedパターンはAPIと状態を形式化し、本番環境の堅牢性を強化します。RAGは知識の鮮度と根拠付けに対応します。Multi-Agent階層はホライズンの長さを拡張しますが、調整リスクを伴います。自律ループはこれらをイベント駆動型システムに結びつけ、タイムアウトやスパイクに耐えうる構造を実現します。
アーキテクチャの決定は、サービング選択と結びついて初めて機能します。単一ターンのクエリには同期RESTが適していますが、長時間実行されるエージェントには不向きです。キュー、冪等ステップ、知覚・推論・メモリ・ツール間の明示的契約を備えたイベント駆動の非同期トポロジーは、安全にスケールする余裕を生み出します。このガイドを使い、最もシンプルで実用的なパターンから始め、精度が必要な場合に反省を加え、テレメトリが単一ループの限界を示すまで階層化と自律オーケストレーションは控えましょう。