InfoSys Cambridge Hackathon: Multi-Agent Fact-Checking for Social Media

InfoSys Cambridge Hackathon: ソーシャルメディアのための複数エージェント型ファクトチェック

FactCheckBot は、Twitter (X) などのソーシャルメディアプラットフォーム上の事実的主張を識別、検証、対応するために設計された複数エージェント型システムです。Model Context Protocol (MCP) を使用して構築されており、ファクトチェックという複雑なタスクをモジュール化された知的エージェントに分解します。各エージェントは特定の判断または推論ステップの責任を担います。

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機能

ツイートまたはスレッドが与えられると、FactCheckBot は以下を実行します:

1. 事実的主張を抽出する
2. 信頼できる外部ソースを検索する
3. サポートまたは矛盾する証拠に基づいて主張を評価する
4. 最近のイベントについてはクラウドソース合意にフォールバックする
5. 簡潔で説明可能な判定を生成する
6. 返信として修正または明確化をポストする

このシステムは、速度、文脈、透明性を備えた偽情報対策を目的としています。

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エージェントの役割

エージェント名	説明
ClaimExtractorAgent	ツイートから事実的主張を検出および分離する
RetrieverAgent	検証済みソース (Wikipedia、arXiv、ニュース API など) を検索する
VerifierAgent	主張を取得した証拠と比較し、初期判定を下す
CrowdSignalAgent	速報の場合、ソーシャルメディア全体で地域的合意を確認する
ExplainerAgent	判定を人間が読める言語で要約し、推論を含める
PosterAgent	元のツイートへの返信をポストし、ソースと説明を含める

すべてのエージェントは Model Context Protocol で定義された共有メモリ構造上で動作し、動的な調整と文脈を認識した推論が可能になります。

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ワークフロー例

入力ツイート:

"Massive explosion reported in Ankara right now."

エージェントの流れ:

1. ClaimExtractorAgent が場所ベースの事実的主張を検出する。
2. RetrieverAgent が検証済みソースで 結果を見つからない — 情報が新しすぎる。
3. CrowdSignalAgent がアンカラで 10 以上の独立した位置情報付きユーザーが同様の主張をポストしていることを確認する。
4. VerifierAgent が 暫定的な信頼度スコア をフォールバック推論とともに割り当てる。
5. ExplainerAgent が返信をフォーマットする:

   "🚨 Developing: This event is not yet reported by major outlets, but multiple users in Ankara are sharing photos and consistent details. Treat as likely true, pending confirmation. [Context]"

6. PosterAgent が返信をポストする。

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CrowdSignalAgent による リアルタイム合意

従来のソース (例: 速報やリモート イベント) では主張を確認できない場合、システムは CrowdSignalAgent を使用して:

• 主張に一致するツイートを検索する
• 位置情報付き、ドメイン関連、または 独立した ソースをフィルタリングする
• 時間枠内でのコンセンサスを評価する
• 従来の検証が利用できない場合、フォールバック信頼度スコア を提供する

これにより、偽陰性を防止 し、時間的に緊急なケースでの信頼性を向上させるのに役立ちます。

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