エージェントノード

エージェントノードは、ツールやサブエージェントを使用して自律的にタスクを遂行するAIエージェントを作成するためのノードです。LLMノードが単一の応答を返すのに対し、エージェントノードはタスク完了までツールを選択・実行し、必要に応じて複数回のステップを繰り返します。

エージェントノードには2つの動作モードがあります。

シングルエージェントの基本的な使い方（ツールの追加・実行）は外部連携コネクタノードと同様です。このページでは、マルチエージェント構成を中心に説明します。

エージェントノードの全体像

設定項目

エージェントノードの設定パネル

項目	説明
エージェントタイプ	`カスタムエージェント`（汎用エージェント）または `ディープリサーチ`（調査特化型）を選択します。
モデル	エージェントが使用する AI モデルを選択します。
指示（システムプロンプト）	エージェントに与える役割やタスクの定義を記述します。`{node.field}` の形式で変数を参照できます。
入力	エージェントに渡すメッセージを設定します。空の場合は指示の内容に従って実行されます。
ツール（MCP）	エージェントが使用するツールを MCP Server として追加します。詳しくは外部連携コネクタノードを参照してください。

エージェントノードでは、サブエージェントを追加することで マルチエージェント構成（エージェントチーム） を構築できます。

親エージェント（スーパーバイザー）がタスク全体を管理し、各サブエージェントに適切なタスクを委任します。各サブエージェントは独自のツールと役割を持ち、それぞれの専門領域で自律的に作業を進めます。

エージェントノード下部の「+」ボタンをクリックすると、サブエージェントを追加できます。

サブエージェント追加ボタン

サブエージェント設定パネル

項目	説明
モデル	サブエージェントが使用する AI モデルを個別に選択します。
役割・機能	サブエージェントの役割を説明します。スーパーバイザーがどのサブエージェントにタスクを委任するかを判断する際に使われる重要なフィールドです。
指示	サブエージェント固有の役割やタスク定義を記述します。
ツール	サブエージェント専用の MCP Server を設定します。設定方法は外部連携コネクタノードと同様です。

ここでは、競合調査レポートを自動作成するマルチエージェントワークフローを構築します。

エージェント	役割
親エージェント（スーパーバイザー）	調査全体を統括し、サブエージェントにタスクを委任する
サブエージェント 1（リサーチャー）	Web 検索ツールを使って競合情報を収集する

スタジオで新しいワークフローを作成し、エージェントノードを追加します。

親エージェントの「指示」「入力」に以下を設定します。

あなたはマーケティングマネージャーです。
ユーザーから指定されたサービスについて、リサーチャーに情報収集を依頼し、調査結果を元にシンプルなマーケティングメールを作成してください。
リサーチャーにはどのような情報が欲しいかを指示してください。

調査対象: SamuraiAI

エージェントの作成例

エージェントノード下部の「+」ボタンから、2つのサブエージェントを追加します。

サブエージェント 1（リサーチャー）:

サブエージェントのノード名を「リサーチャー」に設定し、「指示」「入力」に以下を設定します。

Web 検索を使って競合企業の情報を収集する担当

指定されたサービスについて、指示された内容やサービス内容、特徴を簡潔に調査してください。
調査結果はマークダウン形式で返します。

最後に、「ツールを追加」でGoogle Searchを追加します。

サブエージェントの作成例

これで準備は完了です！デバッグボタンをクリックして、ワークフローを実行してみましょう。

スーパーバイザーがリサーチャーに情報収集を依頼し、その結果を元にマーケティングメールが生成されます 🚀

エージェントノードの「指示」や「入力」では、{node_id.response} の形式で他のノードの出力を参照できます。これにより、前段の処理結果をエージェントに渡すことができます。

エージェントの出力を後続のノードで扱いやすくするために、構造化出力を活用できます。指定したJSONスキーマに従った形式で出力を得ることができます。詳しくは構造化出力を参照してください。

エージェントタイプに Deep Research を選択すると、より深い調査・分析に特化したエージェントとして動作します。複雑なリサーチタスクや、多角的な情報収集が必要な場合に活用してください。 ※ カスタムエージェントとは違い、サブエージェントなどを独自で設定する事はできません。

最終更新日: 2026/03/06