業務オペレーション最適化を、Agent で支援する。
メディア業界向けの業務オペレーション最適化を目的とした社内 PoC。従来は手動で行われていた調整・編集作業を AI エージェントで支援。Main Agent + 6 Sub Agent のマルチエージェント構成で、Human-in-the-Loop で編集案を提示しオペレーターが承認するワークフローを設計しました。
業務システムを直接書き換えず、参照と提案に役割を絞った PoC。 外部仕様 · 業務固有情報は伏せ、汎用的に再利用できる設計パターンを抜粋しています。
Frontend は自動生成 SDK でしか BE に触れず、Agent は社内 RDB に View 経由で参照だけ。書き込みは内部 DB に閉じ、外部システムへの反映は人手に委ねる構成。
役割で分けた 6 Sub を Main から順に呼び、各完了で SSE を Push。決定的な処理と LLM 解釈の責務を分け、後段から差し戻しやすい設計に。
今回特に意識した 4 つの設計判断。どれもプロジェクト固有ではなく、別のサービスでもそのまま使える形に整理しました。
FastAPI の型定義から openapi.json を自動生成 → Orval で TypeScript SDK を生成 → FE は SDK のみを通して BE と通信。
Frontend → Backend → Agent → LLM 呼び出し → 内部ジョブまで traceparent を継承。構造化ログに必須項目化。
外部 RDB は View 経由・参照のみ。書き込みは内部 DB に限定し、業務システムへの反映は Human-in-the-Loop に委ねる。
ジョブの進捗は SSE で逐次配信。Sub Agent 完了 / エラー / 制約違反などを意味のあるイベントに分割。
ジョブのライフサイクルを 5 状態に正規化し、SSE と DB の両方で観測可能にする。エラー時も reasoning を残して終了する。