目次
概要
RAG・AIエージェント・MCP・A2Aは、競合する技術ではありません。LLMそのものではなくミドルウェアです。
| レイヤー | 役割 | 解決する問題 |
|---|---|---|
| RAG | 知識取得 | モデルが知らない情報 |
| Agent | タスク実行 | ワークフロー |
| MCP | ツール接続 | 外部システム |
| A2A | エージェント協調 | 分散AI |
例えば企業AIの構造例はこうなります。
User
↓
Agent
↓
RAG (知識取得)
↓
Tools (via MCP)
↓
外部システムUser
↓
Orchestrator Agent
↓
A2A network
↓
Specialist agents
↓
Tools / RAG USER
│
▼
ORCHESTRATOR
│
┌───────┴────────┐
▼ ▼
Agent A Agent B
│ │
▼ ▼
RAG Tools
│ │
▼ ▼
Knowledge DB MCP Layer
│ │
▼ ▼
LLM APIsまとめ
それぞれの役割は次の通りです。
- RAG → AIに知識を与える
- AIエージェント → AIが仕事をする
- MCP → AIがツールと接続する
- A2A → AI同士が協力する
この4つを組み合わせることで、AIは単なるチャットボットから、本格的な自動化システムへ進化しています。
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