サンプルで作る複数エージェントの設計 — 文案と校正の2体（AIエージェント勉強記 第2回）

リード

こんにちは、ぽまらのです。

AIエージェント勉強記 の 第2回 です。

索引 「AIエージェントを自分で作る — 勉強記シリーズ」 · 第1回 でエージェントの基本概念を整理しました。
この回は サンプル題材 — X（@syouwanotaisyou） 向けの日本語投稿文案 — を題材に、文案エージェント と 校正エージェント の 2体設計 を書きます。

「なぜ1体ではなく2体か」「それぞれの責務」「連携の順序」「評価のチェックリスト」までを設計段階で固定します。実装と比較実験は 第3回 です。

この回の全体像

flowchart LR
  P1["第1回<br/>概念"]
  D1["設計<br/>文案の責務"]
  D2["設計<br/>校正の責務"]
  D3["6項目<br/>チェックリスト"]
  P3["第3回<br/>比較実験"]

  P1 --> D1 --> D2 --> D3 --> P3

  classDef meta fill:#eceff1,stroke:#607d8b,stroke-width:2px,color:#1a1a1a
  classDef concept fill:#e8f4fc,stroke:#3d7ea6,stroke-width:2px,color:#1a1a1a
  classDef agent fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#1a1a1a
  class P1 meta
  class D1 concept
  class D2 agent
  class D3 agent
  class P3 meta

なぜこのサンプルか

理由説明
ルールが明確140字・2文構成・禁止表現など 合格/不合格が判定しやすい
半自動で現実的投稿は人間 — X半自動運用記事 と同じ方針
既に文案 spec があるx-shuuchaku-agent-spec.md を文案側の正本にできる
校正の効果を測れる文字数超過など 再現しやすい失敗 がある

テーマは 内省テック — 仏教の教えと日常の小さな実践を短く発信するブランドです。

1体だけだと何が起きやすいか

文案エージェント だけ で運用すると、次の失敗が起きやすくなります。

失敗パターン例
文字数超過spec に「140字」とあっても 200字超の文案が出る
構成の崩れ教えと実践が長い段落になり、X に貼りにくい
禁止表現出典なしの「仏陀の言葉」に近い書き方
チェックの形骸化人間用チェックリストが残るが、毎回人手で直す

実際、初期の下書きでは 248字・217字 といった超過が発生しました（第3回で採点）。
書く担当 と 直す担当 を分ける動機はここにあります。

2体に分ける設計 — 文案と校正

3-1. 文案エージェントの責務

やることやらないこと
曜日ローテーションに沿った題材調査X への投稿
投稿本文の作成140字の 最終保証（校正に委ねる）
social/x-drafts/YYYY-MM-DD.md の新規作成過去ファイルの ルール検査
出典メモの記載status: posted の変更

正本: x-shuuchaku-agent-spec.md
起動: automation/x-daily/prompt.md

3-2. 校正エージェントの責務

やることやらないこと
6項目チェックリストの実行文案のゼロから新規作成
違反の修正（最大1回）題材の再調査
## 校正結果 の追記X API・自動投稿
char_count の再計測投稿済みファイルの編集

正本: x-proofread-agent-spec.md
起動: automation/x-proofread/prompt.md

3-3. 連携の順序

文案エージェント → 校正エージェント → 人間（確認・投稿）

並列ではなく直列 にします。校正は「文案の出力ファイル」を入力とするため、順序が明確です。

spec と prompt の分担

ファイル種別文案校正
specテーマ・フォーマット・調査ルールチェックリスト・修正優先順位
prompt「今日1本、spec に従って作成」「指定日の md を検査・修正」

ルールの変更は spec だけ を直し、prompt は薄く保つ — 第1回 の型どおりです。
ハーネス記事 で書いた「検証は別レイヤ」も、校正エージェントを 2体目として分離 する設計に対応します。

校正エージェントのチェック項目（第3回の評価基準）

#項目合格条件
1文字数140字以内（改行・タグ含む）
2構成教え1文 + 実践1文
3禁止表現出典なしの「仏陀は〜」等なし
4ハッシュタグ0〜1個
5URL本文に URL なし
6重複直近30日と 同一概念 でない

第3回では、この6項目の 初回合格率 を「精度」の代理指標にします。

全体フロー図

緑 = エージェント · オレンジ = 人間

flowchart TB
  A1["① 文案エージェント<br/>調査・文案作成"]
  A2["② 下書き md 保存"]
  A3["③ 校正エージェント<br/>6項目チェック"]
  A4["④ 修正・校正結果追記"]
  H1["⑤ 人間が確認"]
  H2{⑥ 手直し?}
  H3["⑦ X に投稿"]

  A1 --> A2
  A2 --> A3
  A3 --> A4
  A4 --> H1
  H1 --> H2
  H2 -->|はい| H3
  H2 -->|いいえ| H3

  classDef agent fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#1a1a1a
  classDef human fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px,color:#1a1a1a
  class A1 agent
  class A2 agent
  class A3 agent
  class A4 agent
  class H1 human
  class H2 human
  class H3 human

GitHub Actions で毎朝回す場合は、①の前に Actions 起動が入ります（運用記事）。設計上の エージェントの分業 は同じです。

まとめ

  • サンプルは X日本語文案 — ルールが明確で校正効果を測りやすい
  • 文案 は作る、校正 は直す — 責務を分離する
  • 評価は 6項目チェックリスト で統一する
  • 第3回で 校正なし（条件A）とあり（条件B） を比較する

第1回 の「ルール層」に、ここで 2体の役割分担 を足した形です。

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