LangChainで複数LLMを連携！フリーランスエンジニアのマルチエージェント設計術
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目次
はじめに
生成AIが普及し、多種多様な大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーション開発が加速するなか、エンジニアにとっても「複数のLLMをどう使い分けるか」「連携させてさらに高度なタスクをこなせるようにするにはどうすればいいか」が大きな関心事になっています。そうした要望に応える仕組みを提供しているライブラリのひとつがLangChainであり、その拡張性と連携機能によって短期でPoCから本格導入へ移行することが可能です。ここでは、LangChainを使った複数LLMの連携シナリオやマルチエージェント方式の設計アイデア、さらにフリーランスエンジニアが案件に組み込む際のヒントなどを総合的に解説します。多彩なモデルを統合し、より幅広い要求をカバーできるアプリを作ってみたい方にとって、有益な視点を提供できるはずです。
LangChainとマルチエージェントの基本
LangChainとは何か
LLMオーケストレーションのためのフレームワーク
LangChainは、大規模言語モデルを活用するアプリケーションの構築を容易にするためのPythonライブラリです。通常、LLMを使う際にはAPI呼び出しやプロンプト生成、ステート管理などを個別にコーディングする必要がありますが、LangChainはこれらを「Chain」という概念で接続できる仕組みを提供します。複数のステップ（LLM呼び出しや関数呼び出しなど）を直列や分岐的に組み合わせ、対話型のワークフローを定義できるわけです。
フリーランスエンジニアがPoCを行うときも、LangChainを使えば最小限のコードで連携フローを実装できるため、実際にユーザー入力からモデルの呼び出し、応答処理まで一貫したデモを作りやすいというメリットがあります。
プロンプト設計とChain構造
LangChainは、複数のタスクや関数呼び出しを「Chain」にまとめることでアプリのフローを定義します。例えば、ユーザーが入力したテキストをEmbeddingに変換してベクトル検索を行い、その結果をLLMのプロンプトに追加するといった操作をワンステップで書くのではなく、段階的にChainとして連結することで可読性や拡張性が向上します。さらに、LangChainにはプロンプトテンプレート機能やメモリ、対話履歴管理などをサポートするモジュールが揃っています。フリーランスエンジニアが複雑なシナリオ（チャットボットと外部API連携など）を構築する場合でも、Chainを幾つかの小さなブロックに分割し、それらを組み合わせながら全体をコントロールする発想がしやすいでしょう。
マルチエージェントとは
複数LLMの協調
単一のLLMだけでアプリケーションを構築するなら、User → LLM → Responseという基本的な流れになります。しかし、現実には「特定タスクはGPT-4が得意だが、別のタスクはClaudeが優れている」といった状況がありうるわけです。また、セキュリティやコンテンツポリシーの都合から、機密質問はオンプレモデルを使い、汎用問い合わせは外部の商用APIに任せるなどの使い分けも想定されます。マルチエージェントとは、このように複数のLLM（あるいはLLMと他のAIモデル）を連携させ、同じアプリケーションの中でエージェント同士が協調や分業を行う設計を指します。LangChainがChainとしてモデル呼び出しを管理できるため、必要に応じて異なるLLMを呼び出したり、生成された結果を別のモデルに渡すなどの処理が容易に実装できるわけです。
分業シナリオの魅力
例えば、ユーザーが「法律系の質問」を投げかけた際には法的に堅実なモデル（法務特化LLMなど）を呼び出し、それ以外の質問はより創造的な回答が得意なモデル（GPT-4やClaudeなど）に振るといった分業が考えられます。また、対話においてひとつのLLMがファクトチェックを担当し、もうひとつが回答文生成を担当する形も実現可能です。フリーランスエンジニアがこの設計を行うことで、ユーザー体験や企業のDX施策に対して新しい付加価値を提供できます。
マルチLLM連携のユースケース
ハイブリッドQAとRAG
ベクトル検索との組み合わせ
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーの問い合わせをEmbeddings化してベクトル検索により関連ドキュメントを拾い上げ、それをLLMの入力コンテキストに含めることで正確かつ詳細な回答を得る仕組みです。マルチエージェントとしては、まずEmbeddings専用LLM（あるいはモデル）を呼び出し、結果を取りまとめてメインの生成LLMに渡すといった二段構成が考えられます。実際にLangChainを使う場合、Chainの最初でEmbeddingsを計算する「Retriever」が働き、関連データを取得する。その後に「LLMChain」が動いて文章を生成する形を作れます。もしユーザーが機密情報を扱うときはオンプレのLLMを呼び、一般的な情報はクラウドAPIに振る、といった振り分けもマルチエージェントの思想で実装しやすくなるでしょう。
専門モデルの活用
大規模言語モデルでも、汎用モデルとドメイン特化モデルで得意分野が違うケースが多くなっています。例えば金融文書向けにファインチューニングされたLLMや、法律文書に強いLLMが存在するなら、利用シナリオに応じて最適なモデルを呼び分けられれば回答品質が格段に上がります。LangChainのChain設計で、質問の分類（ドメイン判定）を最初に行うエージェントを用意し、「これは法律系の質問だから法律モデルを呼び出そう」「これは一般雑談だから汎用モデルを呼び出そう」と自動化できるわけです。フリーランスエンジニアがこうした複雑なロジックを組めれば、幅広い企業案件やPoCに適用可能となり、追加開発の機会も増えるかもしれません。
チャットボットとコライター
文章生成の二重チェック
特に大事な文書や対外的なメッセージを生成する際に、LLMが誤情報を出さないように二重チェック体制を敷く方法があります。一つのLLMが文案を作り、もう一つのLLMがファクトチェックや文体修正を行うプロセスです。マルチエージェントとしては、生成チェーンと検証チェーンを連携させるイメージになります。例えば、LangChainで「GeneratorAgent」「VerifierAgent」という2つのエージェントを定義し、GeneratorAgentがドラフトを作成、VerifierAgentが内容をレビューして誤りがないか・言い回しがおかしくないかをチェックし、問題があれば修正指示を返す。これを何度かイテレーションすることで、最終的な文章の品質を高められるわけです。フリーランスエンジニアがこうした仕組みを構築すれば、企業のコンテンツ作成フローで実務的なメリットを提供できます。
会話エージェント同士の連携
人間が入力しなくても、LLMエージェント同士が会話をする形で情報整理や意思決定を行うシナリオも考えられます。たとえば「Aエージェントはリサーチ役としてWeb検索やデータベースから情報を集め、Bエージェントは回答役として文章生成を行う」という設計です。さらにCエージェントが全体を取りまとめ、最終結果をユーザーに提示する形も実装可能です。こうしたマルチエージェントアプローチはLangChainが注力している機能のひとつで、Chainを組むだけでなく、Agent同士が相互に呼び出す環境を用意するなど、構造をしっかり管理する必要があります。フリーランスエンジニアがこの設計に精通すれば、クライアントが単一LLMだけでは得られない複雑なタスク自動化を要望したときに、唯一無二のソリューションを提供できるでしょう。
LangChainでの実装ステップ
開発環境と初期セットアップ
Pythonと必要ライブラリ
LangChainはPython 3.7+を対象としており、pipやcondaでインストール可能です。多くの場合、以下のライブラリを導入しておけば開発を始めるのに十分でしょう。文章が完結したので次に入ります。
pip install langchainpip install openai（OpenAI APIを使う場合）pip install huggingface_hub（Hugging Faceモデル連携に使う場合）pip install chromadb（ベクトルストアなどの外部ライブラリ）
フリーランスエンジニアがDockerを使って環境を整える場合は、この辺りをDockerfileに記述し、必要に応じてPythonイメージをベースとして構築する流れが一般的です。また、GPUを使うかどうかでベースイメージを選択し、PyTorchやCUDAをインストールすることも考慮しましょう。
Basic Chainの作成
LangChainの最も基本的な使い方は、LLMへプロンプトを入力し、その結果を返す「LLMChain」です。例えばOpenAIのGPT-3.5を呼び出す場合、APIキーを環境変数OPENAI_API_KEYで設定しておき、以下のようなPythonコードでChainを作れます。文章が完結したので箇条書きに入ります。
- OpenAIクライアントを定義
- プロンプトテンプレートを準備
- LLMChain( llm=…, prompt=…, … ) でChainを作成
- chain.run(user_input) で実行
こうしたサンプルを動かして動作確認を行い、その後に複数Chainを連結する流れへ拡張するアプローチがスムーズです。
複数LLMを使うChainの構築
Model Routerと条件分岐
複数のLLMを呼び出す設計にする場合、LangChainの「Agent」や独自Chainを使ってロジックを組む方法が多いです。具体的には「LLM A」を呼ぶか「LLM B」を呼ぶかを判断する部分をRouter（またはPolicy）として実装し、結果的に呼び出されたLLMから生成された応答をChain全体の出力に反映するわけです。
たとえばこんな疑似フローを考えられます。文章が完結したので箇条書きに入ります。
- ClassificationChain: ユーザーの質問が「法務関連」か「雑談」かを判定
- LawLLMChain: 法務関連と判定された場合にGPT-4など精度重視のモデルを呼ぶ
- CasualLLMChain: 雑談なら速度やコストが安いモデル（GPT-3.5やClaude Instant）を呼ぶ
- 最終的に応答を統合しユーザーに返す
フリーランスエンジニアがこのRouter部分を柔軟にカスタマイズできれば、クライアントのニーズに合わせて最適なモデルを瞬時に選択可能となり、モデル切り替えも容易です。
内部メモリと対話管理
LangChainには「Memory」というコンポーネントがあり、過去の対話内容や状態を保持してコンテキストとしてLLMに渡す仕組みをサポートします。マルチエージェント環境でも、各エージェントが共通の「ConversationBufferMemory」を共有するのか、エージェントごとに独立したメモリを使うのかなど設計の自由度があります。複数LLMが同じ会話ログを参照して連携するシナリオでは、1つのMemoryを共有しつつ、「Agent Aが発言を行ったあと、Agent Bが前の発言を受けて応答する」といったフローをLangChainのChainで定義するイメージです。フリーランスエンジニアとしては、この仕組みを整えることでエージェント同士の交互対話や協調タスクを簡潔に記述できるでしょう。
運用・デプロイと拡張
Kubernetesやサーバレスへの展開
サービス化の流れ
複数LLMを連携させるアプリケーションが完成したら、それをWeb APIやWebhookなどの形で提供するのが一般的です。Dockerコンテナ化したうえでKubernetes上にデプロイし、Ingress ControllerやAPI Gatewayを設定して外部からアクセス可能にします。この際、オートスケーリングの設定やログ収集、メトリクス可視化などを整えれば、アクセス急増時にも安定稼働を維持できるわけです。LangChainのChainを定義するPythonスクリプトをFlaskやFastAPIなどのフレームワークに組み込み、リクエストが来るたびにChainを実行する実装がオーソドックスです。フリーランスエンジニアがこの仕組みを構築してドキュメント化すれば、クライアント企業は容易にアプリケーションの利用や拡張ができるでしょう。
スケーラビリティとコスト管理
複数LLMを連携していると、1回のリクエストで複数のAPI呼び出しが行われる場合があるため、トークン消費や応答時間が増えがちです。過負荷状態になるとコストが高騰することも考えられるため、Rate Limitを適切に設定したり、キャッシュを活用したりする対策が重要です。また、推論を呼び分ける際に外部APIコールが多発するとLatencyも増大する可能性があります。フリーランスエンジニアはレイテンシを可視化し、Critical Pathを特定して最適化する手法（例：マルチスレッド化や並列呼び出し）を駆使することで、ユーザー体感の応答速度を向上させることができます。
セキュリティと法的リスク
機密情報とポリシー
企業内部でマルチエージェントシステムを運用する場合、ユーザーが入力する機密データを外部API（OpenAIやAnthropicなど）に送るかどうかというリスク判断が求められます。オンプレやプライベートクラウド上のLLMを使いたいという要望も多く、そうしたモデルをLangChainと連携させるシナリオが増えています。フリーランスエンジニアとしては、どのLLMを使うかだけでなく、どのようにデータを暗号化し、どの範囲で外部送信を許可するかを明確に仕様化する必要があります。場合によってはAzure OpenAIなどを選ぶとMicrosoftが企業向けセキュリティ要件を満たす場合もあり、それらを踏まえた設計をクライアントに提案する形が理想です。
モデル利用のライセンス問題
複数LLMを組み合わせるにあたって、それぞれのライセンスや利用規約が異なる点にも注意が必要です。特にモデルによっては商用利用を部分的に制限していたり、大量リクエストを想定していないといったケースがあります。フリーランスエンジニアは事前にAPI規約やOSSライセンスを確認し、クライアントへの説明や契約書の記載を行うべきです。また、モデルのアップデートによりポリシーが変わる場合もあるため、定期的に追跡する必要があります。大企業案件の場合は法務部と連携しつつ、利用モデルごとのリスク評価を行うのが一般的です。マルチエージェント設計では複数のライセンスが絡む可能性が高いため、アーキテクチャ段階で十分考慮することが望ましいでしょう。
まとめ
LangChainは、フリーランスエンジニアが大規模言語モデルを活用したアプリケーションを開発するうえで、複数のLLMを連携させるマルチエージェント構成を実現するための強力なフレームワークです。単一のモデルではカバーしきれないタスクの振り分け、分業・協調による高度な回答生成、あるいは事前に専門モデルを呼び出してファクトチェックを行ったうえで別モデルが最終回答を行う、といったシナリオを容易に組み上げられます。実運用を目指すならば、Chainをどう設計するかだけでなく、実際の環境へのデプロイ、セキュリティやコスト面の管理など幅広い検討が必要です。特にクラウド上で推論負荷が一気に高まる場合には、コンテナオーケストレーションやキャッシュ戦略、レートリミットなどを組み合わせて安定稼働を確保しなければなりません。フリーランスエンジニアとしては、こうした「複数のLLMを動的に連携させる設計」と「大規模アクセスに耐えるインフラ運用」の両面で提案をまとめることで、企業やプロジェクトからの評価を高められるでしょう。
マルチエージェント設計はまだ新しい領域であり、今後のLLMの進化や新モデルの登場によってさらに多様なユースケースが開ける可能性があります。LangChainをはじめとするライブラリ群が更新されるスピードも速いため、常に最新の情報をチェックしつつ、自分のプロジェクトに適したアーキテクチャを追求する姿勢が大切です。フリーランスエンジニアならではの柔軟性とスピード感を活かし、マルチエージェントで実現する高度なLLMアプリケーションを世の中に届けてみてください。
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この記事を書いた人
1992年生まれ、北海道出身。トレンドスポットとグルメ情報が大好きなフリーライター。 衣・食・住、暮らしに関する執筆をメインに活動している。 最近のマイブームは代々木上原のカフェ巡り。
この記事を監修した人
大学在学中、FinTech領域、恋愛系マッチングサービス運営会社でインターンを実施。その後、人材会社でのインターンを経て、 インターン先の人材会社にマーケティング、メディア事業の採用枠として新卒入社し、オウンドメディアの立ち上げ業務に携わる。独立後、 フリーランスとしてマーケティング、SEO、メディア運営業務を行っている。
