AIエージェント5体が議論して記事を書く — 完全自動記事生成システムの全設計
Zenn / 2026/4/8
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 5体のAIエージェントを使い、互いに議論させながら記事を生成する「完全自動記事生成システム」の設計全体を説明する内容です。
- エージェント間の役割分担と、議論プロセスを通じて記事の構成や内容の一貫性を高めるアプローチが中心です。
- 記事生成に必要なワークフロー（入力→議論→ドラフト→出力）をシステムとして組み立てる観点が示されています。
- 実装側の要点として、エージェント連携と生成結果の取り回し（出力品質・再現性・自動化）に関する設計が意識されています。
はじめに — なぜ「AIが書く」だけでは足りないのか
LLMに「記事を書いて」と頼めば、それなりの文章は出てくる。しかし品質のばらつきが大きく、ファクトチェックも甘い。AI記事量産時代において差別化できるのは、生成プロセス自体の設計だ。
本記事では、5つの専門AIエージェントが「専門家会議」形式で議論し、収集から投稿まで完全自動で行うシステムの設計と実装を解説する。ランニングコストは0円。ローカルLLMとOSSだけで構築した。
リポジトリ: github.com/kento-cell/ai-article-auto-publisher
ソースコード全体を公開中。
システム全...
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