Mastra で作る AIエージェント(8) ワークフローでエージェントを並べる
AI要約
Mastraシリーズ第8回は、単一エージェントから複数エージェントの協業へ進む「マルチ・エージェント」の世界に突入します。工程ごとにエージェントを割り当てるワークフロー方式を紹介。長文要約やユーザー対応など、別々の能力が必要で一方通行な処理では、LLMに全て判断させるより工程分割するほうが品質向上につながります。順次実行・並列実行・条件分岐・ループなどの制御方法を解説し、実装は次回予定です。
AI要約
Mastraシリーズ第8回は、単一エージェントから複数エージェントの協業へ進む「マルチ・エージェント」の世界に突入します。工程ごとにエージェントを割り当てるワークフロー方式を紹介。長文要約やユーザー対応など、別々の能力が必要で一方通行な処理では、LLMに全て判断させるより工程分割するほうが品質向上につながります。順次実行・並列実行・条件分岐・ループなどの制御方法を解説し、実装は次回予定です。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。