コンテンツ制作のためのマルチエージェントAIワークフロー

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コンテンツ制作のためのマルチエージェントAIワークフロー

コンテンツ制作のためのマルチエージェントAIワークフロー

LinkedIn向けコンテンツ制作を自動化するためのマルチエージェントAIワークフロー。調査、執筆、フォーマット、画像生成を専門のエージェントで分担し、n8nによるワークフローオーケストレーションとOpenAIなどのAIサービスを組み合わせることで、数時間かかる作業を数分に短縮することを目指すリポジトリ。拡張性・再現性を重視した設計で、プロンプト管理や品質評価の仕組みを備える想定。

https://github.com/OMI-KALIX/Multi-Agent-AI-Workflow-for-Content-Creation

概要

このリポジトリは「Multi-Agent AI Workflow for Content Creation」と題された、LinkedIn向けのコンテンツ制作をエンドツーエンドで自動化するためのワークフロー例を示します。プロジェクトは複数の専門AIエージェント（リサーチ、構成、執筆、フォーマット、画像生成など）を組み合わせ、n8nのようなワークフローオーケストレーターを用いて各エージェントを連携させる設計を採っています。OpenAIなどのAIサービスを活用し、プロンプトテンプレートや品質チェックを導入することで、一貫性と効率を高め、作業時間を大幅に短縮することを狙いとしています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • マルチエージェント設計：調査、執筆、フォーマット、画像生成を担当する専用エージェントで役割分担。
  • ワークフローオーケストレーション：n8nなどの自動化ツールを利用したタスク連携を想定。
  • AIサービス統合：OpenAI等を用いたテキスト生成・要約・校正、画像生成APIを組み合わせ。
  • 再現性とテンプレート化：プロンプトテンプレートと出力フォーマットの標準化で品質を維持。

技術的なポイント

本プロジェクトは「ワークフロー＝パイプライン」として設計され、各ステップは独立したエージェント（マイクロサービス的観点）として機能します。典型的な流れは次のとおりです：トピック入力 → リサーチエージェント（データ収集・要点抽出） → コンテンツ構成エージェント（見出し・段落構成） → ライティングエージェント（トーン・長さに応じた文章生成） → フォーマットエージェント（LinkedIn向け最適化、ハッシュタグ挿入、絵文字や改行ルール適用） → 画像生成エージェント（イメージのプロンプト作成→画像API呼び出し）→ 最終品質チェック（一貫性、事実誤認、ポリシー違反の検出）というパイプラインです。

n8nのようなワークフローオーケストレーターを用いる利点は、各エージェントのAPI呼び出しや例外処理、再試行、スケジューリングが視覚的に管理できる点にあります。OpenAI等のモデルはテキスト生成に用いられ、プロンプト設計（テンプレート化）と温度や最大トークン等のパラメータ管理が重要です。画像生成はプロンプトを別途作成して画像APIに渡す設計が考えられ、生成画像のバージョン管理やアスペクト比・権利関係のチェックも実装課題です。

実運用で留意すべき技術的ポイントは以下です：APIレート制限とコスト管理（バッチ処理やキャッシュの導入）、エラー伝播の防止（部分失敗時のロールバックや再実行戦略）、出力の検証（事実チェック、差別表現や機密情報のフィルタリング）、プロンプトのバージョン管理とA/Bテストによる品質改善。さらにログやメトリクスを収集して生成品質（読みやすさ、エンゲージメント指標）を評価することでモデル調整やプロンプト最適化が可能になります。

拡張性の観点では、各エージェントをプラグイン化して他の言語モデルや画像生成サービスに差し替えられる設計が望ましく、Webhookやイベント駆動アーキテクチャを使えば新しいトリガー（カレンダー連携、RSS監視等）から自動作成を起動できます。セキュリティ面ではAPIキーの安全な保管、出力コンテンツのプライバシー配慮、ユーザー承認フローの導入が検討されるべき点です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file
  • README.md: file

まとめ

マルチエージェントとn8n連携でLinkedIn投稿を自動化する実践的なワークフロー例。

リポジトリ情報：