MongoDBによるマルチエージェントAI予測メンテナンス

エージェントツール

ツールは、エージェントが外部システムと交流できるようにするドメイン固有の関数です。データベースクエリの呼び出し、セマンティック検索の実行、または構造化出力をMongoDBに書き戻すことができます。

以下のコードは、 MongoDB Node.jsドライバー を使用して、 障害エージェント のツールを登録する方法を示しています。の例では、このツールはベクトル検索を使用して、マシンのマニュアルから関連するセクションを検索します。

export const retrieveManual = tool(
   async ({ query, n = 3 }) => {
      const dbConfig = {
         collection: "manuals",
         indexName: "default",
         textKey: ["text"],
         embeddingKey: "embedding",
         includeScore: true,
      };
      const result = await vectorSearch(query, dbConfig, n);
      return JSON.stringify(result);
   },
   {
      name: "retrieve_manual",
      description:
         "Retrieve the relevant manual for the alert via vector search.",
      schema: {
         type: "object",
         properties: {
            name: {
               type: "string",
               description: "Name of the tool for identification purposes",
               enum: ["retrieve_manual"],
            },
            query: {
               type: "string",
               description: "The query to process",
            },
            n: {
               type: "number",
               description: "Number of results to return (optional, default 3)",
               default: 3,
            },
         },
         required: ["name", "query"],
      },
   }
);
export function getTools() {
   return [
      retrieveManual,
      retrieveWorkOrders,
      retrieveInterviews,
      generateIncidentReport,
   ];
}

各エージェントには、次のリストに示すように、独自のツールセットがあります。

• 障害エージェント

  • retrieveManual: トラブルシューティング手順については、マニュアルを検索します。

  • retrieveWorkOrders: 過去の類似修復を検索します。

  • retrieveInterviews: 過去のインシデント分析に関する演算子またはエンジニアのノートを検索します。

  • generateIncidentReport: インシデント レポートを作成し、 MongoDBに保存します。

• ワーク注文エージェント

  • retrieveWorkOrders:ガイダンスの過去の作業順序を参照します。

  • generateWorkOrder: 推定期間、必要な能力、食材を含む新しい注文を作成します。

• プランニングエージェント

  • checkInventoryAvailability: 必要な部分が在庫があるかどうかを確認します。

  • checkStaffAvailability: 適切な能力を持つエンジニアを検索します。

  • scheduleWorkOrder:タスクを本番スケジュールに登録します。

このツールセットは展開することもできます。例、独自のビジネス プロセスや業界固有のニーズを反映するために新しい関数を追加できます。

エージェント メモリー

エージェントが効果的に機能するには、コンテキストと理由付けステップを保存するために独自のメモリ が必要です。これにより、次のことが可能になります。

• タスク内で連続性を維持します。

• 前の手順を呼び出します。

• インタラクション全体でコンテキストを構築します。

このアーキテクチャでは、 MongoDB Atlas はメモリを保存します。メモリは次のとおりです。

• 短期間メモリ:エージェントが状態グラフを移動する際の中間状態を保存します。これにより、プロセスが中断された場合でも、進行状況を失うことなく再開できます。このソリューションでは、2 つのコレクションにこのタイプのメモリが保存されています。

  • checkpoints: では、各ステップでエージェントの一般的な状態をキャプチャします。

  • checkpoints_writes: ツールの呼び出しと出力をログに記録します。

• 長期メモリ: MongoDB は、現在の決定を通知する履歴データを保存します。エージェントはベクトル検索を通じてこのデータを取得し、履歴コンテキストが理由付けを後押しします。コレクションには、次のものが含まれます。

  • interviews: エンジニアのインシデント変更後のインターフェイスとノート。

  • workorders: 過去のワーク注文レコード。

  • incident_reports: 以前のインシデントの概要と結果。

短期間メモリ を構成するには、LingGraph の MongoDBSaverクラスを使用できます。これは、次のようにエージェントの進行状況を checkpoints と checkpoints_writes コレクションに書込みます。

import { MongoDBSaver } from "@langchain/langgraph-checkpoint-mongodb";
import { MongoClient } from "mongodb";
const client = new MongoClient("<connection-string>");
const checkpointer = new MongoDBSaver({
   client: client,
   dbName: "<database-name>",
   checkpointCollectionName: "checkpoints",
   checkpointWritesCollectionName: "checkpoints_writes"
});

この設定により、エージェントのメモリとフォールトトレランス機能が有効になります。

エージェント状態グラフ

状態グラフは、ワークフローをノードとエッジとしてモデル化するためのフレームワークです。各ノードは、理由付けステップ、ツール呼び出し、またはチェックポイントを表します。エッジは、これらのステップ間の移行を定義します。状態グラフにより、ワークフローが明示的かつ再現可能で、回復力のあるものになります。

このソリューションでは、LingGraph は状態グラフを強化して、エージェントとそのツールを調整します。ノードは専用エージェントまたはマネージャーの決定を表し、エッジはその実行順序を定義します。

このアーキテクチャにより、次のことが保証されます。

• エージェントは結果に基づいてブランチ することができます。例、 には欠落している部分と利用可能な部分があります。

• 各ステップは自動的にメモリに書込み、読み取りを行います。

• スーパーバイザーエージェントは、専用のエージェントを調整してタスクを連携して解決します。

以下のコードでは、スーパーユーザー、専用エージェント、および前のコード例の短期間メモリに使用される checkpointer を接続する状態グラフを構築します。

const graph = new StateGraph(StateAnnotation)
   .addNode("supervisor", callModel)
   .addNode("failure", agentNode(failureGraph, "failure"))
   .addNode("workorder", agentNode(workorderGraph, "workorder"))
   .addNode("planning", agentNode(planningGraph, "planning"))
   .addEdge("__start__", "supervisor")
   .addConditionalEdges("supervisor", shouldContinue)
   .addEdge("failure", "supervisor")
   .addEdge("workorder", "supervisor")
   .addEdge("planning", "supervisor")
   .compile({ checkpointer });

このグラフ設定では、マルチエージェント ワークフロー全体をトレース、再開、デバッグできます。

エンドツーエンドのワークフロー

これらをすべてまとめて、エージェントがどのように連携するかは次のとおりです。

1. スーパーバイザーエージェントはアラートを受信し、状態グラフによってそれをログに記録し、それを障害エージェントに渡します。

2. 障害エージェントは ツールを使用してマニュアル、作業注文、インターフェイスをクエリし、コンテキストの長期メモリを参照します。次に、インシデント レポートを生成します。

3. 作業注文エージェントは、必要なリソース、スキル、推定期間を含む新しい作業順序を作成します。出力に正しい要件とツールを適用するためにメモリを使用します。

4. チェックポイントは実行前に順序を検証します。

5. プランニングエージェントは、独自のツールセットとメモリを使用して、部分の可用性、従業員のスケジュール、スケジュールの競合をチェックします。次に、ジョブをスケジュールします。

6. すべてのエージェントがタスクを完了すると、スーパーバイザーエージェントは状態グラフを更新してワークフローの完了を追跡します。

このワークフローは、次のような新しいエージェントを使用して拡張およびカスタマイズできます。

• 部分注文を自動的に行う調達エージェント。

• 規制レポートを作成するコンプライアンスエージェント。

• エンジニアのワークロードのバランスを保つための Shift 最適化エージェント。

ツール、メモリ、グラフのオーケストレーションはモジュール型であるため、既存のエージェントを中断することなく新しいエージェントを追加できます。

メインのコレクション

このソリューションは、次のコレクションを使用してさまざまなデータを保存します。

• telemetry: 店舗からのマシン センサー読み取り。効率的な取り込み、圧縮、クエリのための時系列コレクションとして保存されます。時系列コレクションにより、数百万の読み取りの保存とクエリが効率的になります。また、マシン、工場、または本番ラインの識別子などのコンテキストに応じたメタメタデータも保持します。

• alerts: ワークフローをトリガーし、スーパーバイザーエージェントに通知する、予測された問題または異常検知。

• incident_reports: 障害エージェントによって生成されたルート原因の分析結果。結果には、テレメトリ、マニュアル、インタラクティブからコンテキストが集約されています。

• work_orders: ワーク順序エージェントによって作成されます。タスクの説明、推定期間、必要な知識、ドキュメントが含まれます。

• manuals: エージェントによるセマンティック検索用のベクトル埋め込みで保存されたマシン マニュアル。

• interviews: インシデント発生後のノートと従業員との対話により、非構造化ではあるが価値の高いコンテキストが提供されます。

• maintenance_staff: プランニングエージェントが使用する、従業員レプリカセット、シフト スケジュール、資格の特殊化。

• inventory: 部分の可用性、コスト、読み取り時間。スケジュールと調達の決定にとって重要。

• production_calendar: 本番環境のタスク、優先順位順位、許容される遅延。中断が最も少ないメンテナンスウィンドウを識別するために使用されます。

• checkpoints および checkpoints_writes: エージェントの状態と、ツールの呼び出しと出力のログを取得します。

telemetryコレクション内のサンプルドキュメントの例については、次のコード ブロックを参照してください。

{
   "ts": {
      "$date": "2025-08-25T08:53:06.052Z"
   },
   "metadata": {
      "factory_id": "qro_fact_1",
      "machine_id": 1,
      "prod_line_id": 1
   },
   "_id": {
      "$oid": "68ac24720d4c459561c42a4e"
   },
   "vibration": 0.209,
   "temperature": 70.69
}

時系列ドキュメントには、次のフィールドが含まれています。

• ts には、読み取りのタイムスタンプが含まれます。

• metadata には、工場、機械、ラインのコンテキスト タグが組み込まれています。

• vibration と temperature は数値のセンサー値で構成されています。