協調し、推論し、実行するマルチエージェントAIシステムを構築します。コーダー、アナリスト、レビュアー、プランナーなどの専門エージェントが構造化された会話を通じて複雑なタスクを解決する本番AutoGenアプリケーションを開発します。
Proof-First Delivery
What We Offer
Each module is designed as a production block with integration boundaries, governance hooks, and measurable outcomes.
役割分担と会話フローの設計 専門的な役割を持つエージェントチームを設計します。AssistantAgent、UserProxyAgent、カスタムエージェントを活用し、安全で効果的な協働のための会話パターン、終了条件、人間参加チェックポイントを定義します。 AutoGen v0.4のイベント駆動アーキテクチャを採用し、非同期メッセージパッシングによるエージェント間通信を実装します。GroupChat、RoundRobin、カスタムスピーカーセレクションパターンを状況に応じて選択し、無限ループを防ぐ明確な終了条件を設定します。
自動コード品質保証サイクルの実装 コードの作成、レビュー、テスト、デバッグを行うAutoGenエージェントです。組み込みのレビューサイクルによる自動化されたコード生成。コーダーが作成し、レビュアーが確認し、エグゼキューターが品質基準を満たすまでテストを実行します。 DockerサンドボックスによるPythonコード実行環境でセキュリティを確保します。Coder Agent→Critic Agent→Executor Agentの3エージェントパターンで、コードが品質基準（テストカバレッジ、セキュリティ脆弱性、パフォーマンス）を満たすまで反復します。
エージェント協調による自己改善型データ分析 マルチエージェントによるデータ分析です。一つのエージェントがSQL/Pythonクエリを作成し、別のエージェントが実行し、三つ目が結果を解釈してビジュアライゼーションを生成します。中間結果に基づいて自己改善する反復的な分析を実現します。 Analyst Agentがpandas/SQLクエリを生成、Code Executor AgentがDockerで実行、Visualization Agentがmatplotlib/Plotlyでグラフを生成、Critic Agentが分析の妥当性を検証します。最大5ターンの反復でデータが分析要求に応えるまで精度を高めます。
複数ソースからの情報収集と構造化レポート自動生成 トピックを調査し、複数のソースからデータを収集し、知見を統合して構造化されたレポートを生成するエージェントチームです。エージェント間の協働によるウェブ検索、文書分析、ファクトチェックを行います。 Web Search Agent（SerperAPIまたはBrave Search）、Document Analyzer Agent（PDF/HTMLパーサー）、Fact Checker Agent（引用の整合性検証）、Report Writer Agentの4エージェント構成で実装します。MarkdownまたはPDFフォーマットのレポートを自動生成します。
外部APIとデータベースへのエージェントアクセス設計 AutoGenエージェントを外部ツール（API、データベース、ファイルシステム、Webブラウザ、カスタムビジネスロジック）に接続します。会話を超えた現実世界の能力をエージェントに与えるファンクションコーリングを実現します。 AutoGen FunctionToolとMCPサーバーを組み合わせ、データベースクエリ・REST API呼び出し・ファイル操作・ブラウザ自動化（Playwright）をエージェントが安全に利用できる形で公開します。各ツールには入力バリデーションと実行ログを組み込みます。
エンタープライズ対応のインフラと監視体制 適切なエラーハンドリング、会話ログ、コスト監視、安全ガードレール、スケーラブルなインフラストラクチャを備えたAutoGenシステムをデプロイします。ノートブックのみでなく、本番稼働対応です。 FastAPI/Django REST APIでAutoGenワークフローをサービス化します。LangSmithまたはArize AIで全エージェント会話をトレースし、品質低下を検知します。Redis/PostgreSQLで会話状態を永続化し、ワークフローの途中再開に対応します。Docker + Kubernetesで水平スケーリングを実現します。
本番事例に基づいたエージェント設計パターン 実際に機能するエージェントチームを設計します。適切な役割分離、会話フロー制御、無限ループやコスト過多を防ぐ終了条件を設定します。 AutoGen v0.1からv0.4まで移行対応の実績があります。Sequential（順次処理）、Hierarchical（階層型）、Parallel（並列）の各パターンをユースケースに応じて選択します。エージェント数の増加によるコスト爆発を防ぐ予算制限とEarlyStoppingConditionを標準実装します。
エンタープライズセキュリティとコスト管理 コード実行への人間参加承認、会話ごとのコスト予算、サンドボックス実行環境、コンテンツフィルタリング。エンタープライズデプロイメントに安全なマルチエージェントシステムです。 危険なシステムコマンドをブロックするコード実行サンドボックス（gVisorまたはDockerコンテナ）、1会話あたりのトークン予算制限（超過時の自動停止）、PII検出・マスキングミドルウェア、すべてのエージェントアクションの監査ログを実装します。
デモから本番への移行を支えるエンジニアリング AutoGenのデモは簡単です。本番システムは難しい。会話の永続化、エラー回復、並行実行、ログ記録、監視を処理し、信頼性の高い24時間365日の稼働を実現します。 Celery/ARQによる非同期バックグラウンド処理でリクエストタイムアウトを回避します。Redis Pub/Subによるリアルタイム進捗通知で長時間実行ワークフローのユーザー体験を向上させます。チェックポイント機能でエージェントワークフローの途中失敗からの自動再開に対応します。
AutoGen vs LangGraph vs CrewAI の最適選択 会話型マルチエージェントパターンが適合するユースケースではAutoGenを推奨します。他のパターンにはLangGraphやCrewAIを提案します。フレームワークへのバイアスはなく、問題に適したツールを選択します。 コード生成・分析・反復改善にはAutoGenが最適です。複雑な条件分岐・状態管理・長期ワークフローにはLangGraph、役割ベースのチーム協働にはCrewAIを選択します。複数フレームワークのハイブリッド構成も必要に応じて実装します。
Delivery Proof
Selected engagements that show architecture depth, execution quality, and measurable business impact.
Delivery Advantages
役割分担と会話フローの設計 専門的な役割を持つエージェントチームを設計します。AssistantAgent、UserProxyAgent、カスタムエージェントを活用し、安全で効果的な協働のための会話パターン、終了条件、人間参加チェックポイントを定義します。 AutoGen v0.4のイベント駆動アーキテクチャを採用し、非同期メッセージパッシングによるエージェント間通信を実装します。GroupChat、RoundRobin、カスタムスピーカーセレクションパターンを状況に応じて選択し、無限ループを防ぐ明確な終了条件を設定します。
自動コード品質保証サイクルの実装 コードの作成、レビュー、テスト、デバッグを行うAutoGenエージェントです。組み込みのレビューサイクルによる自動化されたコード生成。コーダーが作成し、レビュアーが確認し、エグゼキューターが品質基準を満たすまでテストを実行します。 DockerサンドボックスによるPythonコード実行環境でセキュリティを確保します。Coder Agent→Critic Agent→Executor Agentの3エージェントパターンで、コードが品質基準（テストカバレッジ、セキュリティ脆弱性、パフォーマンス）を満たすまで反復します。
エージェント協調による自己改善型データ分析 マルチエージェントによるデータ分析です。一つのエージェントがSQL/Pythonクエリを作成し、別のエージェントが実行し、三つ目が結果を解釈してビジュアライゼーションを生成します。中間結果に基づいて自己改善する反復的な分析を実現します。 Analyst Agentがpandas/SQLクエリを生成、Code Executor AgentがDockerで実行、Visualization Agentがmatplotlib/Plotlyでグラフを生成、Critic Agentが分析の妥当性を検証します。最大5ターンの反復でデータが分析要求に応えるまで精度を高めます。
複数ソースからの情報収集と構造化レポート自動生成 トピックを調査し、複数のソースからデータを収集し、知見を統合して構造化されたレポートを生成するエージェントチームです。エージェント間の協働によるウェブ検索、文書分析、ファクトチェックを行います。 Web Search Agent（SerperAPIまたはBrave Search）、Document Analyzer Agent（PDF/HTMLパーサー）、Fact Checker Agent（引用の整合性検証）、Report Writer Agentの4エージェント構成で実装します。MarkdownまたはPDFフォーマットのレポートを自動生成します。
FAQ
複雑なタスクやワークフローについてお聞かせください。信頼性の高い結果を提供するために効果的に協働するAutoGenエージェントチームを設計いたします。