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複雑な意思決定シナリオ：Tree-of-Thoughts、複数エージェント間のDebate、研究成果の統合

章立て

章タイトルコアクエスチョン
17Tree-of-Thoughts複数の推論経路をどう探索するか？
18Debate モデル議論を通じて意思決定の質をいかに高めるか？
19Research Synthesis複数の情報源をいかに統合してレポートを生成するか？

学習目標

本Partを完了すれば、以下のことができるようになる：

  • ToT (Tree-of-Thoughts) の探索と枝刈りを実装する
  • 複数エージェント間のDebate機構を設計する
  • 研究統合ワークフローを構築する
  • 推論モデルに応じた最適なパターンを選択できる

Shannon コード解説

Shannon/
├── go/orchestrator/internal/workflows/
│   ├── patterns/tot.go                 # Tree-of-Thoughts
│   ├── patterns/debate.go              # Debate モデル
│   └── research_workflow.go            # Research 統合
└── docs/pattern-usage-guide.md

パターン選択ガイド

シナリオ推奨パターン理由
開放的な問題ToT複数の可能性を探索する必要がある
議論の余地がある決定Debate多角的な論証が必要
情報収集Research複数ソースの並列処理 + 統合

前提知識

  • Part 1〜5 完了
  • 意思決定理論の基礎知識
  • 情報検索の基礎
この記事を引用する / Cite
Zhang, W. (2026). Part 6 - 高度な推論の概要. In AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ. https://waylandz.com/ai-agent-book-ja/Part6概要
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  author = {Zhang, Wayland},
  title = {Part 6 - 高度な推論の概要},
  booktitle = {AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ},
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