自律的な研究チームの構築：OpenClawによるマルチエージェントワークフロー

シングルチャットボットを超えて

解決策は？マルチエージェントシステムです。

アーキテクチャ：マネージャー、研究者、ライター

OpenClawを設定して、特定の役割を持つ「サブエージェント」を生成できます。

1. マネージャー：ユーザーの目標をサブタスクに分解します。
2. 研究者：Webを閲覧し、論文を読み、生データを収集します。
3. ライター：研究者のメモをまとまった最終ドキュメントに統合します。

設定

OpenClawでは、agents.yamlファイルでこれらのエージェントを定義します。

ワークフロー実行例

コマンドを与えたとき：

「最新のバッテリー技術に関するレポートを作成して。」

ステップ1（マネージャー）：リクエストを分析し、サブタスクを割り当てます。 ステップ2（研究者）：arXivなどを検索し、要約を保存します。 ステップ3（マネージャー）：研究をレビューします。「ライター、これを編集して。」 ステップ4（ライター）：メモを作成します。

なぜこれが勝つのか

• 自己修正：研究者が矛盾するデータを見つけた場合、マネージャーは説明を求めることができます。
• 専門化：ブラウジングには安価なモデルを、執筆には賢いモデルを使用します。
• コンテキストウィンドウ管理：各エージェントは独自のコンテキストを保持します。

OpenClawでの実装

OpenClawの**スウォームモード（Swarm Mode）**は、これをシームレスにします。

import { Agent, Swarm } from 'openclaw';

const researchTeam = new Swarm({
  name: "Deep Dive Team",
  agents: [manager, researcher, writer]
});

await researchTeam.execute("2026年の暗号市場を分析して");

結論

生産性の未来は、ボットとチャットすることだけではありません。ボットのチームを管理することです。