OpenAIが2024年に発表した「Swarm」は、マルチエージェントシステムを構築するための軽量フレームワークです。本記事では、Swarm論文の内容を解説するとともに、実際のユースケースでの活用方法を詳しく紹介します。

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Swarmとは？3行でわかる論文の要点

1. 従来手法の課題: 複数エージェントの協調には、複雑な状態管理やオーケストレーションが必要だった
2. Swarmのアプローチ: 「Agent」と「Handoff」という2つのシンプルな抽象化で、軽量なマルチエージェントを実現
3. なぜ重要か: 教育・実験目的で設計されており、マルチエージェントの基本パターンを学ぶのに最適

論文情報

Swarmの仕組みを図解で理解

SwarmはAgentとHandoffという2つの核心的な概念で構成されています。

Agent（エージェント）：役割を持つ単位

各Agentは、固有の指示（instructions）と、使用可能なツール（functions）を持ちます。

from swarm import Agent

sales_agent = Agent(
    name="Sales Agent",
    instructions="あなたは営業担当です。顧客の質問に答え、適切な部署にルーティングしてください。",
    functions=[get_product_info, transfer_to_support]
)

Handoff（ハンドオフ）：エージェント間の引き継ぎ

タスクを別のエージェントに引き継ぐ仕組みです。関数の戻り値としてAgentを返すことで実現します。

def transfer_to_support():
    """サポート担当に転送する"""
    return support_agent  # 別のAgentを返す

ルーティング（Routines）：処理フローの制御

Swarmでは、自然言語の指示とPythonコードを組み合わせてルーティングを定義します。

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="""
    顧客の問い合わせを分析し、適切な部署に振り分けてください:
    - 製品の質問 → 営業担当
    - 技術的な問題 → サポート担当
    - 返金リクエスト → 払い戻し担当
    """,
    functions=[transfer_to_sales, transfer_to_support, transfer_to_refunds]
)

実装例1: カスタマーサポートシステム

Swarmの公式サンプルとして提供されている、カスタマーサポートシステムの実装例です。

システム構成

Triage Agent（振り分け）
    ├── Sales Agent（営業）
    ├── Support Agent（サポート）
    └── Refunds Agent（返金処理）

完全な実装コード

from swarm import Swarm, Agent

client = Swarm()

# 各部署のエージェント定義
def transfer_to_sales():
    """営業担当に転送"""
    return sales_agent

def transfer_to_support():
    """サポート担当に転送"""
    return support_agent

def transfer_to_refunds():
    """返金担当に転送"""
    return refunds_agent

def process_refund(item_id: str, reason: str = "N/A"):
    """返金処理を実行"""
    return f"返金処理完了: {item_id} (理由: {reason})"

# Triage Agent
triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="顧客の問い合わせを適切な部署に振り分けてください。",
    functions=[transfer_to_sales, transfer_to_support, transfer_to_refunds]
)

# Sales Agent
sales_agent = Agent(
    name="Sales Agent",
    instructions="製品に関する質問に答えてください。"
)

# Support Agent
support_agent = Agent(
    name="Support Agent",
    instructions="技術的な問題を解決してください。"
)

# Refunds Agent
refunds_agent = Agent(
    name="Refunds Agent",
    instructions="返金リクエストを処理してください。",
    functions=[process_refund]
)

# 実行
response = client.run(
    agent=triage_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "製品が壊れたので返金してほしい"}]
)
print(response.messages[-1]["content"])

実行フロー

[User] 製品が壊れたので返金してほしい
    ↓
[Triage Agent] 返金リクエストを検出 → transfer_to_refunds()
    ↓
[Refunds Agent] 返金処理を実行 → process_refund()
    ↓
[Output] 返金処理完了

実装例2: 航空券予約システム

より複雑なユースケースとして、航空券予約システムの実装例です。

システム構成

Triage Agent（振り分け）
    ├── Flight Modification Agent（予約変更）
    │   ├── change_flight()
    │   └── cancel_flight()
    └── Lost Baggage Agent（手荷物紛失対応）
        └── file_claim()

主要なコード

# Context変数で状態を共有
context_variables = {
    "customer_id": "12345",
    "booking_id": "ABC789",
    "flight_date": "2024-12-15"
}

def change_flight(new_date: str):
    """フライト日程を変更"""
    return f"フライトを{new_date}に変更しました"

def cancel_flight():
    """フライトをキャンセル"""
    return "フライトをキャンセルしました。返金処理を開始します。"

def file_claim(description: str):
    """手荷物紛失の申請"""
    return f"申請を受け付けました: {description}"

# Flight Modification Agent
flight_agent = Agent(
    name="Flight Modification",
    instructions="""
    予約変更リクエストを処理します。
    - 日程変更の場合: change_flight()を呼び出す
    - キャンセルの場合: cancel_flight()を呼び出す
    """,
    functions=[change_flight, cancel_flight, transfer_to_triage]
)

# Lost Baggage Agent
baggage_agent = Agent(
    name="Lost Baggage",
    instructions="手荷物紛失の申請を受け付けます。",
    functions=[file_claim, transfer_to_triage]
)

# 実行（context_variablesで状態を渡す）
response = client.run(
    agent=triage_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "12月20日に変更したい"}],
    context_variables=context_variables
)

LangGraphやCrewAIとの比較

マルチエージェントフレームワークとして、LangGraphやCrewAIと比較してみましょう。

比較表

各フレームワークの特徴

Swarm（OpenAI）

• 軽量でシンプル、学習用に最適
• OpenAI APIに依存
• 本番環境での利用は非推奨（実験的）

LangGraph（LangChain）

• グラフベースの柔軟なワークフロー設計
• 複雑な状態管理が可能
• 本番運用の実績あり

CrewAI

• 「役割」ベースのチーム編成
• 宣言的なタスク定義
• 比較的新しいが人気急上昇中

どれを選ぶべきか？

ユースケース

Swarmが適している具体的なユースケースを紹介します。

1. カスタマーサポートの振り分け

顧客 → Triage → [Sales / Support / Billing]

• 問い合わせ内容を分析し、適切な部署に自動ルーティング
• 各部署のエージェントが専門的に対応

2. マルチステップの申請処理

申請受付 → 審査 → 承認/却下 → 通知

• 各ステップを専門エージェントが担当
• Handoffで処理を順番に引き継ぎ

3. 多言語対応チャットボット

言語検出 → [日本語Agent / English Agent / 中文Agent]

• 言語ごとに専門エージェントを配置
• 言語検出エージェントがルーティング

4. 教育・学習用途

• マルチエージェントの基本概念を理解
• シンプルなコードで動作原理を学習
• 本番フレームワーク（LangGraph等）への橋渡し

FAQ

Q1. Swarmは本番環境で使えますか？

推奨されません。 Swarmは「教育・実験目的」で設計されており、OpenAI公式も本番利用を想定していません。本番環境ではLangGraphやCrewAIを検討してください。

Q2. OpenAI以外のLLMで使えますか？

現状は難しいです。 SwarmはOpenAI APIに直接依存しているため、Claude、Gemini、Llamaなど他のLLMでは使用できません。他のLLMを使いたい場合はLangGraphを推奨します。

Q3. LangGraphとの違いは？

抽象化レベルと目的が異なります。

• Swarm: シンプル、学習用、OpenAI専用
• LangGraph: 柔軟、本番向け、LLM非依存

Q4. どのくらいのコストがかかりますか？

Swarm自体は無料ですが、OpenAI APIの利用料金がかかります。エージェント間のHandoffでも追加のAPI呼び出しが発生するため、複雑なワークフローではコストが増加します。

Q5. エージェント数に制限はありますか？

技術的な制限はありませんが、エージェント数が増えるとAPI呼び出し回数が増え、レイテンシとコストが増加します。実用上は5-10エージェント程度が目安です。

まとめ

Swarmは、OpenAIが提案するマルチエージェント協調の軽量フレームワークです。

Swarmの強み

• シンプルな設計: AgentとHandoffの2つの概念だけ
• 学習しやすい: マルチエージェントの基本を理解するのに最適
• OpenAI公式: 信頼性の高いリファレンス実装

Swarmの制限

• 本番非推奨: 教育・実験目的で設計
• OpenAI依存: 他のLLMでは使用不可
• 機能限定: 複雑なワークフローには不向き

次のステップ

1. 学習目的: Swarmでマルチエージェントの基本を理解
2. 本番開発: LangGraphまたはCrewAIに移行
3. 深い理解: 各フレームワークの設計思想を比較

マルチエージェントシステムの学習の第一歩として、ぜひSwarmを試してみてください。

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• ReAct: 推論と行動を統合するAIエージェントの原点

参考リソース

• GitHub: openai/swarm
• OpenAI Cookbook: Swarm Examples
• Swarm公式ドキュメント

本記事はAIエージェント論文シリーズの一環として作成されました。