LangChain、AI エージェントの遅延削減と高速化手法を解説

この質問をよく受けます。開発者はまずエージェントを動作させることに時間を費やし、その後、速度とコストの最適化に注力するものです。開発者がよく行っている対策は主に以下の通りです。

• 遅延の原因箇所の特定
• 「知覚される」遅延を減らすための UX の改善
• LLM 呼び出し回数の削減
• LLM 呼び出しの高速化
• LLM 呼び出しの並列実行

遅延の原因箇所の特定

一見基本的なことに思えるかもしれませんが、遅延低減のアプローチは、ご自身の具体的なボトルネックに完全に依存します。遅延が単一の大きな LLM 呼び出しから生じているのか、それとも複数の小さな呼び出しの積み重ねによるものなのかを明確にする必要があります。速度向上を試みる前に、これらの要因を診断しておくことが重要です。

LangSmith は、エージェントとの相互作用を完全に可視化できる非常に有用なツールです。各ステップの遅延を追跡可能であり、最近では「ウォーターフォール」ビューを導入して、全体の遅延に最も大きく寄与するステップを容易に特定できるようになりました。

「知覚される」遅延を減らすための UX 改善

時として、遅延を低減させる最も簡単な方法は、あえて遅延そのものを下げないことです。

一見すると逆説的に思えるかもしれませんが、なぜ遅延が重要なのかを考えてみましょう。多くの場合、エージェントの処理に時間がかかりすぎるとユーザーが使いにくくなるという懸念から、遅延が問題視されます。この課題は、エージェントの UX を更新することで解決できるケースが多々あります。具体的には、主に以下の 2 つの方法がよく見られます。

結果をストリーミングする。

LLM アプリケーションではストリーミングが一般的ですが、まだ実施していないならぜひ取り入れるべきです。これにより「AI が処理中である」ことをユーザーに伝えられ、離脱を防ぐ効果があります。

最終的な回答だけでなく、中間ステップもストリーミングできます。例えば、エージェントが実行するプランの段階や検索結果、思考プロセスそのものをリアルタイムで表示可能です。Perplexity は検索インターフェースでこの手法を非常にうまく活用しています。UI を変更して中間ステップを表示したところ、全体の完了時間は変わらなかったにもかかわらず、ユーザー満足度が向上しました。

エージェントをバックグラウンドで実行する。

メールアシスタントの例では、処理にどのくらい時間がかかるかを確認できません。これはイベント（メール受信）がトリガーとなって起動するためです。私が通知を受け取るのは、処理が止まった場合だけです。ユーザーには遅延を一切見せず、エージェントはバックグラウンドで静かに動作します。

結果をストリーミングする。

LLM アプリケーションではストリーミングが一般的ですが、まだ実施していないならぜひ取り入れるべきです。これにより「AI が処理中である」ことをユーザーに伝えられ、離脱を防ぐ効果があります。

最終的な回答だけでなく、中間ステップもストリーミングできます。例えば、エージェントが実行するプランの段階や検索結果、思考プロセスそのものをリアルタイムで表示可能です。Perplexity は検索インターフェースでこの手法を非常にうまく活用しています。UI を変更して中間ステップを表示したところ、全体の完了時間は変わらなかったにもかかわらず、ユーザー満足度が向上しました。

エージェントをバックグラウンドで実行する。

メールアシスタントの例では、処理にどのくらい時間がかかるかを確認できません。これはイベント（メール受信）がトリガーとなって起動するためです。私が通知を受け取るのは、処理が止まった場合だけです。ユーザーには遅延を一切見せず、エージェントはバックグラウンドで静かに動作します。

LLM の呼び出し回数を減らす

すべての処理を LLM（大規模言語モデル）の呼び出しに頼る必要はありません。LLM を使わない方法でタスクを完結できるなら、それがベストです。

現在構築されているエージェントは、LLM の呼び出しとコードの実行を組み合わせたハイブリッドな構成が一般的です。この「コードと LLM の組み合わせ」というアプローチは、LangGraph が掲げる重要な原則の一つであり、Replit、Uber、LinkedIn、Klarna といった企業が LangGraph を採用している核心的な理由でもあります。

よく見られる進化の道筋は、「単一の LLM 呼び出し」→「ReAct エージェント」→「マルチエージェント」→「LangGraph」という流れです。

最初は単一の LLM 呼び出しから始めます。しかし、何らかの制約に直面すると、より高度なエージェントへとステップアップします。これはある程度機能しますが、さらに多くのツールを追加しようとすると、単一のエージェントが扱えるツールの数に限界があることに気づきます。そこで、スーパーバイザーやスワーム（群れ）アーキテクチャを用いた「マルチエージェント」構成に移行するケースが多いのです。

しかし、これらのアーキテクチャには大きな欠点があります。それは LLM の呼び出し回数が非常に多くなることです。異なるエージェント間の通信効率も高くありません。これは設計上の意図によるものです。これらは汎用的なアーキテクチャであり、特定のユースケースに最適化されているわけではないからです。

そこで登場するのが LangGraph です。LangGraph は低レベルのフレームワークであり、エージェント同士がどのように連携すべきか（あるいは、単なる LLM 呼び出しで済ませるべき箇所）を細かく指定できます。その結果、LLM の呼び出し回数を大幅に削減でき、エージェントの処理速度向上とコスト削減、そして信頼性の向上につながることが多々あります。

LLM 呼び出しの高速化

開発者が LLM の呼び出しを高速化する手法として、主に 2 つのアプローチが一般的です。

より高速なモデルの採用

モデルによって処理速度には差があります。Google は非常に高速な Gemini Flash を提供しています。OpenAI や Anthropic も、小型で高速なモデルを展開しています。Groq や Fireworks といったオープンソースモデルをホストするプラットフォームも、常に最良のオープンソースモデルをより高速化しようと取り組んでいます。ただし注意が必要なのは、このアプローチには性能低下というトレードオフが伴うことです。これらの高速モデルは通常サイズが小さく、精度が劣る傾向があるためです。

コンテキスト量の削減

LLM が応答するまでの時間は、入力データの長さに比例します。より速い結果を得るためには、入力データを減らすことが有効です。つまり、各 LLM 呼び出しに具体的に何が渡されるのかについて、完全な制御と可視性を持つ必要があるのです。この情報を隠蔽したり、制御しにくくするフレームワークは不適切です。そのため LangGraph は、隠されたプロンプトを持たず、ユーザーが完全に制御できる設計となっています。LLM 呼び出しの内容をより詳しく把握したい場合は、LangSmith の利用を検討してください。

LLM 呼び出しの並列実行

すべてのユースケースに適用できるわけではありませんが、自社のユースケースで可能であれば、この手法を採用すべきです。LangGraph は標準機能として並列処理をサポートしています。以下のようなケースで並列実行を検討できます：

ガードレールチェックと生成を並列実行する

複数のドキュメントからの抽出を並列で行う

複数のモデルを並列で呼び出し、その出力を統合する

結論

AI エージェントの高速化は、最終的にはパフォーマンス、コスト、機能性の間で戦略的なトレードオフを行うことにほかなりません。まずはご自身の具体的なパフォーマンスボトルネックを理解し、ユースケースに応じてこれらの手法を選択的に適用してください。また、最も効果的な手段が技術的な解決策ではない場合もあります——ユーザーがエージェントとどのように対話するかという体験そのものを再考することが、時として最善の道となるのです。

新しい戦略を試す際は、ぜひご意見を聞かせてください。あなたのエージェントを高速化するために、どの手法が最も有効でしたか？X または LinkedIn までご連絡ください。