AIマルチエージェント記事作成システム

第9回ではAI記事作成システムをasyncio.QueueとWorkerで非同期イベント駆動型へ発展させました。実際にプログラムを起動してAsyncDispatcher、to_thread、event_log.jsonの動作を解説しています。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第8回。Event Queue、Dispatcher、Handlerを導入し、AI記事作成フローを疑似非同期のイベントキュー型へ発展させる方法を解説します。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第7回。Planner、Researcher、Writer、Reviewer、Validatorの処理をeventとstatusで整理し、AI記事作成フローをイベント駆動型に近づける方法を解説します。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第6回。Researcher AIとBrave Search APIを使ったWeb検索MCP風ツールを追加し、ローカルLLMだけでは不足しやすい最新情報を調査メモとして記事作成に反映する方法を解説します。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第5回。Reviewer AIのレビュー結果をJSON形式で受け渡し、OK・修正必要・判定不能をPython側で安定して処理する方法を解説します。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第4回。AIエージェントの動作確認のために第3回で増えた途中保存やログ保存をMCP風ツールとして整理し、AIエージェント本体と外部ツールを分離する考え方を解説します。これによりAIエージェント本体の動きが簡潔化し分かりやすくなります。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第3回。Planner・Writer・Reviewerの途中結果を保存し、Markdown混入や判定ミスなどの失敗原因を見つけ、Python側チェックで出力品質を安定させる方法を解説します。

ローカルAIで作るマルチエージェント記事作成システム第2回。Planner AI、Writer AI、Reviewer AIの役割を整理し、記事作成の品質を安定させるための考え方、レビュー再チェック、出力ルールの重要性を解説します。

ローカルAIを使ってマルチエージェント型の記事作成システムを構築する第1回。Windows 11、WSL、Ollama、Gemma 4を使い、Planner・Writer・Reviewerの3つのAIエージェントで記事を生成する最小実装を解説します。