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AI開発フレームワークを提供するLangChain社が、自社のサポート用チャットボット「Chat LangChain」を再構築しました。従来のベクトル検索ベースの手法では社内エンジニアの複雑なニーズに応えられず、利用されていなかったためです。新しいアプローチでは、エンジニアの調査プロセスを模倣した「Deep Agent」アーキテクチャを採用し、回答の精度と信頼性を劇的に向上させました。
なぜ従来のチャットボットは使われなかったのでしょうか。その原因は、一般的な文書検索で用いられるベクトル埋め込み手法の限界にありました。文書を断片化（チャンキング）するため文脈が失われ、頻繁な更新には再インデックスが必要でした。さらに、引用元が曖昧で、ユーザーは回答の正しさを検証するのが困難でした。
そこで同社が注目したのは、熟練エンジニアの思考プロセスです。彼らは問題解決の際、①公式ドキュメント、②ナレッジベース、③ソースコード、という3つの情報源を順に参照していました。この人間のワークフローをそのまま自動化するアプローチを採用。各情報源に特化した「サブエージェント」が調査し、その結果を統括役の「Deep Agent」が集約して最適な回答を生成します。
この新アーキテクチャの強みは、文脈の過負荷を防ぐ点にあります。各サブエージェントは独立して動作し、膨大な情報から最も重要なエッセンスのみを抽出します。これにより、統括エージェントは整理された情報に基づいて最終的な回答を合成できるため、ノイズに惑わされることなく、深く、的確な回答が可能になります。
この事例は、AIエージェント開発における重要な教訓を示唆しています。それは「最適なワークフローを模倣せよ」ということです。ベクトル検索は非構造化データには有効ですが、構造化されたドキュメントやコードには不向きな場合があります。ユーザーの実際の行動を観察し、その思考プロセスを自動化することが、真に役立つAIを構築する鍵となるでしょう。