# Multi-Agent Workflow - 使用例\n\n## 概要\nAutoGenフレームワークを使用したマルチエージェント会話システムの実装例とベストプラクティスを紹介します。\n\n## 基本的な使用例\n\n### AI駆動プロダクト開発プロジェクト\n\n#### プロジェクト設定\n```yaml\nproject:\n name: \"AI-Powered Customer Service Chatbot\"\n description: \"カスタマーサービス業務を自動化するAIチャットボットの開発\"\n finalGoal: \"24時間対応可能な高精度カスタマーサービスAIの構築\"\n userIntent: \"顧客満足度向上とサポートコスト削減を両立する\"\n```\n\n#### ワークフロー構造\n```yaml\nstructure:\n - index: 1\n process: \"要件定義フェーズ\"\n step: \"ビジネス要件分析\"\n task: \"顧客サポート現状分析\"\n subTask: \"サポートチケット分析\"\n work: \"過去6ヶ月のサポートデータを分析し、頻出問題を特定\"\n input: \"サポートチケットデータベース、顧客フィードバック\"\n prompt: \"サポートデータから問題カテゴリを抽出し、自動化優先度を算出してください\"\n output: \"問題カテゴリマップ、自動化優先度リスト\"\n dependencies: \"なし\"\n status: \"完了\"\n processingTime: \"2日\"\n \n - index: 2\n process: \"設計フェーズ\"\n step: \"AIモデル設計\"\n task: \"NLP モデル選定\"\n subTask: \"事前学習モデル評価\"\n work: \"BERT、GPT、T5などの性能比較とファインチューニング計画\"\n input: \"問題カテゴリマップ、性能要件\"\n prompt: \"顧客サポート用途に最適なNLPモデルを選定し、学習戦略を策定してください\"\n output: \"モデル選定レポート、学習データ要件\"\n dependencies: \"タスク1完了\"\n status: \"実行中\"\n processingTime: \"3日\"\n```\n\n#### エージェント構成\n\n**1. プロジェクトマネージャーエージェント**\n```python\nproject_manager = ConversableAgent(\n \"ProjectManager\",\n system_message=\"\"\"あなたは経験豊富なAIプロダクト開発のプロジェクトマネージャーです。\n \n 責任:\n - プロジェクト全体の進行管理\n - 技術的リスクの評価と対策\n - ステークホルダーとのコミュニケーション\n - 品質保証と納期管理\n \n 作業スタイル:\n - データドリブンな意思決定\n - アジャイル開発手法の適用\n - 継続的な改善と最適化\"\"\",\n llm_config={\"config_list\": [{\"model\": \"gpt-4o\", \"temperature\": 0.3}]},\n human_input_mode=\"NEVER\"\n)\n```\n\n**2. AI/ML専門エージェント**\n```python\nai_specialist = ConversableAgent(\n \"AISpecialist\",\n system_message=\"\"\"あなたはNLP・機械学習の専門家です。\n \n 専門領域:\n - 自然言語処理（NLP）\n - 深層学習モデル設計\n - データサイエンス\n - MLOps・モデル運用\n \n 提供サービス:\n - モデル選定とアーキテクチャ設計\n - 学習データ設計と前処理\n - 性能評価と最適化\n - 本番環境デプロイ戦略\n \n 作業方針:\n - 最新の研究動向を反映\n - 実用性と性能のバランス\n - スケーラブルな設計\"\"\",\n llm_config={\"config_list\": [{\"model\": \"gpt-4o\", \"temperature\": 0.2}]},\n human_input_mode=\"NEVER\"\n)\n```\n\n**3. システムアーキテクト**\n```python\nsystem_architect = ConversableAgent(\n \"SystemArchitect\",\n system_message=\"\"\"あなたはクラウドネイティブシステムの設計専門家です。\n \n 専門領域:\n - マイクロサービスアーキテクチャ\n - Kubernetes・Docker\n - API設計・統合\n - セキュリティ・パフォーマンス\n \n 提供サービス:\n - システム全体設計\n - インフラストラクチャ設計\n - CI/CD パイプライン構築\n - 監視・ログ収集設計\n \n 作業方針:\n - 高可用性・拡張性重視\n - セキュリティファースト\n - 運用効率の最適化\"\"\",\n llm_config={\"config_list\": [{\"model\": \"gpt-4o\", \"temperature\": 0.1}]},\n human_input_mode=\"NEVER\"\n)\n```\n\n#### 実行フロー例\n\n**フェーズ1: プロジェクト初期化**\n```python\nuser_proxy.initiate_chat(\n project_manager,\n message=\"\"\"プロジェクト開始: AI-Powered Customer Service Chatbot\n \n ユーザー要求:\n 顧客満足度向上とサポートコスト削減を両立するカスタマーサービスAIの構築\n \n 期待成果物:\n - 24時間対応可能なAIチャットボット\n - 90%以上の問題解決率\n - 既存システムとの統合\n \n 制約条件:\n - 予算: 500万円\n - 期限: 6ヶ月\n - 技術制約: 既存のSalesforceと連携必須\n \n このプロジェクトの実行計画を策定し、AI専門家とシステムアーキテクトとの協議を開始してください。\"\"\"\n)\n```\n\n**フェーズ2: 技術仕様協議**\n```python\nproject_manager.initiate_chat(\n ai_specialist,\n message=\"\"\"AI専門家協議要請\n \n プロジェクト: Customer Service Chatbot\n 担当領域: NLP・機械学習\n \n 協議事項:\n - 顧客サポートに適したNLPモデルの選定\n - 学習データの設計と収集戦略\n - 多言語対応（日本語・英語）の実現方法\n - リアルタイム推論の性能要件\n \n 求める成果:\n - 推奨モデルアーキテクチャ\n - 学習データ要件仕様\n - 性能ベンチマーク計画\n - 段階的改善ロードマップ\"\"\"\n)\n```\n\n**フェーズ3: システム設計協議**\n```python\nai_specialist.initiate_chat(\n system_architect,\n message=\"\"\"システム設計協議\n \n AI モデル要件:\n - BERT-base-japanese + カスタムファインチューニング\n - リアルタイム推論レスポンス < 2秒\n - 同時接続数: 最大1000セッション\n - Salesforce API連携必須\n \n システム設計要求:\n - マイクロサービス構成\n - AWS/GCP上での運用\n - 自動スケーリング対応\n - 監視・ログ収集機能\n \n 設計してください：\n - 全体アーキテクチャ図\n - API仕様\n - インフラストラクチャ構成\n - デプロイメント戦略\"\"\"\n)\n```\n\n**フェーズ4: 実装・検証**\n```python\nsystem_architect.initiate_chat(\n user_proxy,\n message=\"\"\"実装開始\n \n システム設計完了:\n - マイクロサービス: APIゲートウェイ + NLPサービス + 統合サービス\n - インフラ: Kubernetes on AWS EKS\n - 監視: Prometheus + Grafana\n - CI/CD: GitHub Actions + ArgoCD\n \n 実装フェーズ:\n 1. 基盤インフラ構築\n 2. AIモデル開発・学習\n 3. API開発・統合\n 4. 統合テスト・性能テスト\n \n コードの実装とテストを実行してください。\"\"\"\n)\n```\n\n## 高度な使用例\n\n### 金融テック新サービス開発\n\n#### 特化エージェント構成\n```python\n# 金融規制専門エージェント\nregulatory_expert = ConversableAgent(\n \"RegulatoryExpert\",\n system_message=\"\"\"金融法規制・コンプライアンスの専門家として、\n 法的要件の分析と対応策の提案を行います。\"\"\"\n)\n\n# フィンテック技術専門エージェント \nfintech_specialist = ConversableAgent(\n \"FintechSpecialist\",\n system_message=\"\"\"ブロックチェーン、決済システム、暗号化技術の専門家として、\n セキュアで効率的な金融システムの設計を行います。\"\"\"\n)\n\n# リスク管理専門エージェント\nrisk_manager = ConversableAgent(\n \"RiskManager\",\n system_message=\"\"\"金融リスク管理の専門家として、\n 信用リスク、市場リスク、運用リスクの評価と対策を行います。\"\"\"\n)\n```\n\n### 医療AIシステム開発\n\n#### 医療特化エージェント\n```python\n# 医療AI専門エージェント\nmedical_ai_expert = ConversableAgent(\n \"MedicalAIExpert\",\n system_message=\"\"\"医療画像解析・診断支援AIの専門家として、\n 医療規制に準拠したAIシステムの設計を行います。\"\"\"\n)\n\n# 医療法規制専門エージェント\nmedical_regulatory_expert = ConversableAgent(\n \"MedicalRegulatoryExpert\",\n system_message=\"\"\"薬事法・医療機器規制の専門家として、\n 承認申請と規制対応の戦略を策定します。\"\"\"\n)\n```\n\n## 成功のポイント\n\n### 1. エージェント設計\n- **明確な役割分担**: 各エージェントの専門領域を明確化\n- **適切な知識レベル**: ドメイン固有の専門知識を反映\n- **コミュニケーションスタイル**: エージェント間の効果的な情報交換\n\n### 2. ワークフロー設計\n- **段階的進行**: 依存関係を考慮した順序立て\n- **品質ゲート**: 各段階での成果物の品質チェック\n- **フィードバックループ**: 継続的な改善と調整\n\n### 3. 品質管理\n- **一貫性の保持**: 全体を通じた整合性の確保\n- **専門性の活用**: 各分野の最新知識の反映\n- **実用性の重視**: 実装可能で運用しやすい設計\n\n## パフォーマンス最適化\n\n### 並行処理の活用\n```python\n# 独立したタスクの並行実行\nparallel_tasks = [\n (ai_specialist, \"モデル性能評価\"),\n (system_architect, \"インフラ設計\"),\n (regulatory_expert, \"コンプライアンス分析\")\n]\n\n# 並行実行\nresults = await asyncio.gather(*[\n agent.agenerate_reply(task) for agent, task in parallel_tasks\n])\n```\n\n### メモリ効率化\n```python\n# コンテキスト管理\nclass ContextManager:\n def __init__(self):\n self.shared_context = {}\n \n def update_context(self, key, value):\n self.shared_context[key] = value\n \n def get_context(self, key):\n return self.shared_context.get(key)\n```\n\n## トラブルシューティング\n\n### よくある問題と解決策\n\n**問題**: エージェント間の意見が対立\n**解決策**: 調停エージェント（Moderator）の導入\n\n**問題**: 無限ループや長時間の議論\n**解決策**: 最大ターン数の設定と強制終了条件\n\n**問題**: 一貫性のない出力\n**解決策**: 共有コンテキストと品質チェック機能\n\n**問題**: 処理速度が遅い\n**解決策**: 並行処理とキャッシュ機能の活用\n\n## 関連テンプレート\n\n- **YAML Context Agent**: 構造化データ抽出\n- **Command Stack**: 段階的タスク実行\n- **General Agent Framework**: 汎用エージェント設計\n- **Business Proposal**: ビジネス計画立案
