概要
https://zenn.dev/mkj/articles/ad09e127e72b6d
詳細内容
## マルチエージェント活用術：Google ADKで変わるキャッチコピー生成
https://zenn.dev/mkj/articles/ad09e127e72b6d
Google ADKを用いたマルチエージェントシステムが、複数ペルソナからのフィードバックを基にキャッチコピーを自動生成・改善する革新的なワークフローを実証します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 96/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Google ADK, マルチエージェント, AIエージェント開発, コピーライティング自動化, LLM応用]]
広告や記事の見出し作成において、ペルソナ設定とフィードバックに基づく改善は不可欠ですが、これは非常に手間のかかる作業です。本記事は、この複雑なクリエイティブプロセスをGoogleが提供するAgent Development Kit（ADK）とマルチエージェントシステムを用いて自動化する具体的な手法を解説します。
なぜこれが重要なのか？ ADKは、AIエージェントの開発だけでなく、複雑なマルチエージェントの連携や本番運用まで考慮されたフレームワークであり、本稿はこれを活用した実践的な事例を示しています。記事では、以下の5つの役割を持つエージェントを設計し、連携させることで、人間が介在することなくキャッチコピーを生成し、多角的な評価を受けて改善を繰り返すループを構築しています。
1. **テキスト生成Agent**: キャッチコピーの初案を作成。
2. **評価Agent by ペルソナ #1, #2**: それぞれ異なるペルソナ（技術志向のデータサイエンティスト、バズを嫌うエンジニア）を設定し、4点満点で評価。文字数による減点ルールも適用。
3. **評価集約Agent**: 各評価Agentからの評価を集計。
4. **テキスト改善Agent**: 集約された評価に基づき、キャッチコピーをブラッシュアップ。全員が満点を付けた場合はループを停止。
ADKの`LoopAgent`や`SequentialAgent`クラスを用いることで、このような複雑なフィードバックループをシンプルに実装できる点が具体的な学びです。LLMにはGPT-4oを使用し、Zennのトレンド記事タイトルを参考にさせるなど、現実的なコンテキスト設計も詳細に示されています。実際に本記事のタイトルもこのシステムで生成されたものであり、エンジニアが直面する反復的な業務、特にコンテンツ生成やマーケティングオートメーションにおいて、マルチエージェントが高度な自動化を実現できる可能性を具体的に提示しています。