multi-agent-client-onboarding

複数エージェントによるクライアント導入システム

コマンダーエージェントとして動作します。3つの専門エージェントを並行して展開し、その出力を統合して、コンサルティング品質の包括的なクライアント導入評価を作成するオーケストレーション層です。

目次

• references/agent-prompts.md -- 3つの専門エージェントの完全なプロンプト、出力形式、検索パターン。
• references/final-deliverable-structure.md -- 成果物 client-onboarding-report.md の正確な構成。
• references/quality-standards.md -- 品質基準、避けるべきミス、情報が限られている場合の対処、クライアントのタイプに応じた調整、オーケストレーションパターン、呼び出し例。

アーキテクチャ

                    +-------------------+
                    |  COMMANDER AGENT  |
                    |  (Orchestrator)   |
                    +--------+----------+
                             |
              +--------------+--------------+
              |              |              |
     +--------v---+  +------v------+  +----v--------+
     |  AGENT 1   |  |  AGENT 2    |  |  AGENT 3    |
     |  Workflow  |  |  Tech Stack |  |  Strategy   |
     |  Auditor   |  |  Mapper     |  |  Drafter    |
     +--------+---+  +------+------+  +----+--------+
              |              |              |
              +--------------+--------------+
                             |
                    +--------v----------+
                    |  SYNTHESIS PHASE  |
                    |  Merge findings   |
                    +-------------------+

入力形式

クライアント名と、任意のコンテキストを受け取ります。ユーザーメッセージから次のフィールドを解析します。

Client:  <company name>
Context: <industry, size, what they do>
Docs:    <optional path to documents, repos, or data directories>
URL:     <optional website or product URL>
Focus:   <optional specific areas of concern>

会社名しか与えられていない場合は、専門エージェントを展開する前に、ベースラインとなる WebSearch を実行します。

ワークフロー

1. 入力を解析します。 クライアント名、コンテキスト、ドキュメントのパス、URL、重点分野を抽出します。入力が最小限の場合は、作業を止めずにウェブ調査で不足情報を補います。

2. 情報を収集します（フェーズ 0）。 検索は最大 2～3 回にとどめ、クライアントコンテキスト概要を作成します。業界、概算規模、資金調達段階、公表されている技術選定、最近のニュースを特定します。評価範囲とユーザーの制約を定義します。次の形式で概要をまとめます。

   === CLIENT CONTEXT BRIEF ===
   Client: [Name]
   Industry: [Vertical]
   Size: [Employees / Revenue tier if known]
   Stage: [Startup / Growth / Enterprise]
   Primary Business: [What they do]
   Available Materials: [Docs, repos, URLs]
   Focus Areas: [User-specified or "General Assessment"]
   Known Technology: [Any tech already identified]
   Key Contacts: [If provided]
   ================================
   

3. 3つのエージェントを並行して展開します（フェーズ 1）。 3つの Agent ツール呼び出しを1つの応答内で発行し、同時に実行します。順番に実行してはいけません。各エージェントに、クライアントコンテキスト概要、references/agent-prompts.md にある担当プロンプト、出力形式、検索パターンを渡し、利用可能なドキュメントやリポジトリを参照するよう指示します。統合を始める前に、3つすべての完了を待ちます。

   • エージェント 1、ワークフロー監査担当：ワークフローを整理し、手作業のプロセス、ボトルネック、自動化の機会を特定します。
   • エージェント 2、技術スタック調査担当：ツール、フレームワーク、API、連携を一覧化し、技術的負債を評価して、Mermaid 図を作成します。
   • エージェント 3、戦略策定担当：優先順位を付けた AI 導入ロードマップを作成し、ICE スコアを付けて段階化します。

4. 調査結果を統合します（フェーズ 2）。 3つすべてのレポートを読みます。調査結果を相互参照して検証し、矛盾を解消します。一部のエージェントだけが見つけた情報を補い、抜けを埋めます。すべてのスコアを共通の尺度にそろえ、優先順位を付けた機会の一覧を1つ作成します。経営幹部向けのエグゼクティブ向け説明をまとめます。すべての Mermaid 図が有効であること、表に抜けがないこと、ROI の数値に内部矛盾がないこと、テンプレートのプレースホルダーが残っていないことを確認します。

5. 最終レポートを作成します。 Write ツールを使用して、現在の作業ディレクトリ（またはユーザー指定の場所）に client-onboarding-report.md を作成します。references/final-deliverable-structure.md の構成に厳密に従います。

6. 概要を提示します。 ファイルの場所、主な調査結果 3～5 件、最優先の提案、主要な ROI 数値、推奨する次のステップを伝えます。

ガードレール

• references/quality-standards.md に記載された基準に従って成果物を作成します。具体的で、定量化され、現実的で、リスクを考慮し、実行可能で、視覚的に分かりやすく、段階的な内容にします。
• 具体的な売上高を決して捏造せず、幅を示し、前提条件を明記します。
• 納品するレポートに [X] や [...] などのテンプレートプレースホルダーを残しません。
• 出力には絵文字を一切使用しません。
• レポートに Supabase トークンや認証情報を決して含めません。
• エージェントが失敗した場合は、その不足を記録し、可能な範囲で他のエージェントから補います。該当セクションに「部分評価 -- 追加アクセス推奨」と明記し、作業を止めずに続行します。