半自律的な4エージェント・パイプラインは、大規模言語モデル（LLM）を数値計算から外し、判断業務のみに集中させることで、探索的データ解析（EDA）におけるハルシネーションを削減できます。この設計では、モデルが「何を」調査するかを決定し、サンドボックス内で実行されるプレーンなコードが実際の計算を行うため、ステップごとに検証可能な結果が得られます。

なぜ単一のLLM呼び出しはリスクが高いのか

LLMに対して「このスプレッドシートを見て、何が興味深いか教えて」とプロンプトを入力すると、単一のテキストブロックが出力されます。モデルは数値を捏造し、推論と出力を混同し、結論に至ったプロセスを一切示しません。モデルがハルシネーション（捏造された統計値や、見せかけの相関関係など）を起こした場合、ユーザーに届く前にそのエラーを捕捉するチェックポイントが存在しないのです。

半自律型パイプラインの背後にある考え方

新しいワークフローでは、EDAを4つの固定ステージに分割し、それぞれを専用のエージェントが担当します。エージェントは「計画してから実行する（plan-then-act）」パターンに従います。まず、どの操作が必要かを決定し、次にその操作を実際に実行するサンドボックス化されたコードに渡します。LLMは決して算術演算やファイル操作を行わず、関連性についての判断のみを行います。

4つのエージェント

  1. データクリーニング・エージェント – カラムの型を検査し、欠損値をフラグ立てし、補完または型変換の戦略を決定します。
  2. カラム分析エージェント – データ型と分布に基づいて、各変数に対して適切な可視化（ヒストグラム、箱ひげ図など）を選択します。
  3. 関係性分析エージェント – すべてのカラムのペアを評価し、どのペアがより深い統計テストに値するかを選択し、潜在的な洞察に基づいて順序付けます。
  4. レポート作成エージェント – 生成されたチャートや計算された統計値を自然言語による説明に変換し、注目すべきパターンや注意点を強調します。

各ステージは独立して動作するため、カラム分析エージェントと関係性分析エージェントは並列に実行でき、ワークフロー全体の時間を短縮できます。

自律性をどのように抑制するか

パイプラインの安全ルールはシンプルです。モデルが記述したコードはすべて、ホストシステムから隔離されたサンドボックス内で実行されます。実行に失敗した場合、エラーはモデルにフィードバックされ、パイプラインが中断される前に、モデルにはスクリプトを修正するための試行が最大2回与えられます。これにより、制御不能なループを防ぎ、モデルがファイルを直接操作したり算術演算を行ったりしないことを保証します。

モデルの役割は「何を」計算するかを決定することに限定されているため、実際の数値は常に決定論的なコードから得られます。もし関係性分析エージェントが「注文ID」と「月」の間にリンクがあるのではないかと疑った場合、サンドボックスが相関関数を実行して正確な値を返し、その後に初めて、モデルはその相関が因果関係によるものか、単なる偶然によるものかについてコメントします。

これが解決すること、そしてコストとなること

ハルシネーションの削減。 推論と計算を分離することで、パイプラインは、モデルがコードに生成させるのではなく数値を推測してしまうという、捏造された統計値の最も一般的な原因を排除します。

モジュール性。 例えば時系列予測エージェントのような新しいステージを追加する場合でも、プロンプト全体を書き直す必要はありません。各エージェントは、固定されたシーケンスに組み込める自己完結型のモジュールです。

スピードの向上。 独立したエージェントを並列実行することで、すべてのステップを逐次処理しなければならないモノリシックなLLM呼び出しと比較して、実時間を短縮できます。

複雑さのオーバーヘッド。 トレードオフとして、アーキテクチャがより精緻になります。チームはサンドボックス環境を維持し、エラー返却ループを処理し、複数のエージェントをオーケストレーションする必要があります。

今後の注目点

  • ツール統合。 サンドボックス実行ステップを抽象化するオープンソースのフレームワークが登場すれば、エンジニアリングの負担が軽減され、このパターンがより利用しやすくなる可能性があります。
  • 標準化されたエージェント・コントラクト。 より多くのチームがマルチエージェント・パイプラインを採用するにつれ、「計画してから実行する」エージェントのための共通インターフェースが登場し、相互運用性が容易になるかもしれません。

核心となる教訓は明確です。LLMには「計算する力」ではなく、「考える自由」を与えてください。その自律性を判断に限定し、すべての数値を隔離されたコード経由でルーティングすることで、半自律的なEDAパイプラインは、架空の数字を恐れることなく、確認、信頼、共有ができる結果を生み出すことができます。

Source: https://dev.to/sraveend/agentic-but-only-semi-autonomous-designing-an-eda-pipeline-you-can-trust-4ha9
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