概要
https://qiita.com/zazen_inu/items/cf5f4b42fafd190257e0
詳細内容
## GeminiCLIをmarkdownで制御してDeep Researchを再現してみようぜ
https://qiita.com/zazen_inu/items/cf5f4b42fafd190257e0
本記事は、GeminiCLIをMarkdown形式の行動規範で制御し、複雑な調査タスクを自動実行させる「Deep Research」風エージェントを構築する手法を解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 80/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[GeminiCLI, LLMエージェント, Deep Research, Markdown制御, ワークフロー自動化]]
この記事は、GeminiCLIを用いて、Web上の情報を体系的に調査・分析する「Deep Research」スタイルのAIエージェントをMarkdownファイルで制御する方法を提案します。著者は、Zettelkastenによる知識整理の過程で、AIがより深く情報を咀嚼し、自身の知的活動をサポートする役割の重要性を認識しました。その中で、既存のDeep Researchの概念をGeminiCLIに適用できないかと考え、`deep_research_rule.md`という独自の行動規範ファイルを作成。これにより、GeminiCLIが計画立案、情報収集、記録、最終レポート生成までの一連のワークフローを構造化されたMarkdown形式で実行できるようになります。
提供された`deep_research_rule.md`は、「高度リサーチエージェント行動規範」として、エージェントの役割、最終目標、計画第一・構造化・証拠主義・客観性・対話と確認といった行動原則を明確に定義しています。特に注目すべきは、テーマ理解から調査ログ生成、タスクリスト作成、ユーザー承認、Web検索実行、結果のログ追記、そして最終レポートの統合と生成に至る標準ワークフローが、細かくフェーズ分けされている点です。これにより、単なる検索以上の、段階的かつ自己修正可能な調査プロセスをエージェントに実装できます。
このアプローチの意義は、開発者がLLMエージェントの振る舞いを、高度なプロンプトエンジニアリングだけでなく、Markdownという簡潔で人間が理解しやすい形式で、しかも外部ファイルとして細かく定義・カスタマイズできる点にあります。これにより、定型的な情報収集やドキュメント作成といったタスクを大幅に自動化し、エンジニアの調査・開発ワークフローを効率化できる可能性を示しています。ただし、著者は現在の実装が検索の並列化に限界があり、初期のPerplexityレベルに留まる可能性を指摘しています。それでも、具体的なMarkdownルールが提示されており、GeminiCLIユーザーにとっては、より賢い自動調査エージェントを構築するための実践的なヒントとなるでしょう。この手法は、AIエージェントを用いた多様なワークフロー自動化に応用できる基盤技術として、今後の開発現場での活用が期待されます。