目的と背景

本設計書は，スケジュール管理問題における複数の解法モデル （数理最適化，制約プログラミング，ヒューリスティック等） を適切に選択・配備するための 制約付き探索エージェントアーキテクチャ の基本設計を示すものである。

本設計では，

• LangGraph を 制約・制御の外枠（決定主体）

• AutoGen を 探索エージェント（候補生成・比較主体）

として組み合わせ， 探索的・創発的振る舞いを許容しつつ， 説明可能性・再現性・運用制御を確保することを目的とする。

探索エージェントは最終判断を行わず， 判断材料を生成・整理する補助的存在として位置付けられる。

対象問題の抽象化

基本抽象モデル

本設計が対象とするスケジュール管理問題は， 一般の 制約充足問題（CSP）として抽象化される。

すなわち，

• 変数集合 \(X\)

• 制約集合 \(C = C_{\mathrm{hard}} \cup C_{\mathrm{soft}}\)

• 評価関数 \(f(X)\)

から構成される問題として定式化される。

本設計では， 解そのものではなく， 制約表現・解法モデル・パラメタ設定の選択 を制御対象とする。

具体問題への射影

上記抽象モデルは，以下の具体問題に射影される。

• 配車・配送・ロジスティクス問題

  • 時間窓制約

  • 容量制約

  • 順序制約

• 生産スケジューリング問題

設計書全体は抽象モデルを基軸としつつ， これら具体問題への適用を想定する。

全体アーキテクチャ概要

本システムは二層構造を採用する。

制約・制御層（LangGraph）

制約・制御層は以下を担う。

• 状態遷移の管理

• 探索の開始・停止・差し戻し

• ログ取得と判断材料の提示

最終的な判断権限は常に本層が保持する。

探索層（探索エージェント）

探索層は AutoGen を用いて構成され， 以下を担う。

• モデル・解法候補の生成

• 候補間の比較・反証

• 不確実性を含む探索的提案

探索層は非決定的であることを許容されるが， 出力形式は制約層によって拘束される。

グラフ設計・仕様（LangGraph）

状態定義

LangGraph により定義される主な状態は以下の通りである。

ノード構成

主要ノードは以下で構成される。

• 問題解析ノード

• 探索呼び出しノード（探索エージェント接続点）

• 探索結果評価ノード

• 差し戻し判定ノード

• ログ集約ノード

差し戻し条件の配置

差し戻し判定は状態 S3 に配置される。

差し戻しトリガの例は以下である。

• 根拠記述の不足

• 制約矛盾の検出

• 探索発散（候補数過多，収束性低下）

軽微な場合は探索継続とし， 閾値超過時には状態 S2 へ差し戻す。

探索エージェント設計・仕様（AutoGen）

役割定義

探索エージェントは以下の役割を担う。

• 解法・モデル候補の生成

• 制約表現・パラメタ設定の提案

• 候補の比較・反証

最終的な採否判断は行わない。

内部構成

AutoGen 内では複数の役割エージェントを想定する。

• Proposer：候補生成

• Critic：欠点・リスクの指摘

• Comparator：候補整理・比較

探索ノード出力フォーマット

探索結果は 準厳格フォーマットで出力される。

必須項目

• 候補ID

• 候補内容（モデル種別，制約表現，主要パラメタ）

• 根拠（制約適合性，過去事例，理論的理由）

• スコア（評価指標）

• 不確実性（信頼度，未検証要素）

欠落対策

• 軽微な欠落：自動補完

• 重大な欠落：再探索要求

• 繰返し欠落：差し戻し

ログ設計と解析前提

ログ種別

以下のログを取得する。

• 探索ログ（候補生成過程）

• 評価ログ（スコア，判断理由）

• 差し戻しログ（理由，回数）

解析前提

ログは以下の用途を想定する。

• 判断妥当性の検証

• モデル選択傾向の分析

• 運用改善・チューニング

運用上の留意点

• 探索と決定の責務分離を維持する

• 非決定性は探索層に局所化する

• 再現性確保のためログを永続化する

まとめ

本設計は， 探索的能力と制約的制御を分離・統合することで， スケジュール管理におけるモデル配備制御を 安全かつ説明可能に実現することを目的とする。

LangGraph を制約・制御の主体とし， 探索エージェントを判断材料生成の補助主体として位置付けることで， 創発性と運用可能性の両立を図る。