LangSmith+LangGraphを用いた多エージェントフレームワークの核心は、リーダーエージェントのガバナンスメカニズムです——AIに単にコードを書くことだけでなく、まるでチームのように運営させることです

MEニュース 4月18日（UTC+8）、最近、シスコチームのRenuka KumarとPrashanth Ramagopalは、LangSmithとLangGraphを基盤としたマルチエージェント協調フレームワークを構築しました。このフレームワークは、実世界のソフトウェアチームの協力を模倣することを目的としています。このフレームワークは「エージェントエンジニアリング」の範疇に属し、コード生成だけでなく、要求から展開までのソフトウェア全体の工程を加速させるために、エンジニアリングチームの協力をシミュレートすることを目指しています。システムには、開発、テスト、デバッグなどの作業を実行する作業エージェントと、調整、ガバナンス、共有リソースや長期記憶を提供するリーダーエージェントが含まれています。初期の実践では、20以上のデバッグワークフローのパイロットにおいて、根本原因の特定時間が従来の基準と比べて93％短縮され、月間512セッションで200時間以上のエンジニアリング時間を節約しました。開発ワークフローの実行時間も6％短縮されました。