[AIエージェントパイプライン #7] シェルスクリプトでエージェントを実行する
前回の記事では、7つのエージェントの協業構造とハンドオフプロトコルを扱いました。 今回は、コンテンツ生成パイプラインの7つのエージェントを実行するために私が構成したシェルスクリプトオーケストレーションをまとめました。
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[AIエージェントパイプライン #6] 7つのエージェントはどのように協業するか
前回の記事では、エージェントプロンプトを完成させるまでの過程を扱いました。プロンプトを扱いながら「失敗」「成功」と話しましたが、その結果はパイプラインを実行しながら確認したものでした。 今回は、私が構成したパイプライン構造をまとめました。
[AIエージェントパイプライン #5] プロンプト完成までの4段階
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
[AIエージェントパイプライン #4] 分離したのになぜまだうまくいかなかったのか
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
[AIエージェントパイプライン #3] 一つのプロンプトではなぜうまくいかなかったのか
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。