Agentic AI アプリケーションアーキテクチャ

4.8 Decomposition Pattern

1 min

シンセサイザーが分解パターンを示します

最後のノードは、各専門エージェントの出力を1つの回答にまとめます。

python 
def plan_synthesizer_node(state: PlannerState) -> PlannerState:
    llm = _create_llm(
    "plan_synthesizer", temperature=0.3, session_id=state["session_id"]
    )

    content = json.dumps(
        {
            "flight": state["flight_summary"],
            "hotel": state["hotel_summary"],
            "activities": state["activities_summary"],
        },
        indent=2,
    )

    response = llm.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="You are the travel plan synthesiser. Combine the specialist insights into a concise, structured itinerary."
            ),
            HumanMessage(
                content=(
                    f"Traveller request: {state['user_request']}\n\n"
                    f"Origin: {state['origin']} | Destination: {state['destination']}\n"
                    f"Dates: {state['departure']} to {state['return_date']}\n\n"
                    f"Specialist summaries:\n{content}"
                )
            ),
        ]
    )
    state["final_itinerary"] = response.content
    state["messages"].append(response)
    state["current_agent"] = "completed"
    return state

これはエージェントアプリの典型的なパターンです

これは、この概要から得るべき主要なアーキテクチャのアイデアの1つです。

理解度チェック

アプリが1つのエージェントに旅行プラン全体を生成させるのではなく、個別の plan_synthesizer ノードを使用するのはなぜですか？

ここをクリックして回答を表示

システムはまず問題を専門的なタスク（フライト、ホテル、アクティビティ）に分解するためです。各専門エージェントが焦点を絞った要約を生成し、plan_synthesizer ノードがそれらの出力を1つのまとまった旅程に統合します。

このパターンはモジュール性、信頼性、オブザーバビリティを向上させます。各エージェントがより小さな問題を処理し、最後のノードが結果を統合するためです。

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