Build Your First Multi-Agent Workflow
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Graph Engineeringで、AIエージェント同士の連携方法を見てみよう
Artificial Intelligence
Productivity
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概要
- 複雑な課題を複数の専門AIエージェントに分担させ、調査・分析・意思決定を分離するGraph Engineeringの実践動画です。
- Claudeを使ったマーケティング施策のデモで、単一プロンプト方式とマルチエージェント方式の信頼性の違いを比較します。
主な特徴
- プランナー、専門リサーチャー、懐疑的レビュアー、統合担当、オーケストレーターの役割を分け、検証済みの情報から最終成果物を作成します。
- 同じ資料を使った比較で、利益率の制限や在庫問題など、単一エージェントが見落とした重要な制約を正しく検出します。
- Makeとエージェントを接続し、レポート作成やメール送信までをワンクリックで自動化する応用例も紹介します。
こんな人におすすめ
- AIのハルシネーションや見落としに課題を感じており、複雑な業務をより安定して自動化したい人に適しています。
- 複数のAIエージェントを役割分担させたワークフローや、並列リサーチとレビューによる品質向上を学びたい人におすすめです。
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