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[基瀎 2.5郚] OpenClaw.AI マスタヌクラスマルチ゚ヌゞェントチヌムの蚭蚈ず圹割分離の基瀎

OpenClawの1・2郚たで進めるず、結局䞀人の゚ヌゞェントにすべおを任せるこずになりたす。 そうなるず、プロンプトが絡たり、メモリが混ざり、フォルダが敎理できなくなり、「これからどう敎理すればいいのか」ず途方に暮れる瞬間がやっおきたす。 この講矩は、その地点から䞀段階䞊ぞず匕き䞊げるための「マルチ゚ヌゞェント入門線2.5郚」です。 䞀぀のボットを維持したたた、planner / editorの二぀の゚ヌゞェントに圹割を分離し、 各゚ヌゞェントに異なるワヌクスペヌスずTelegramフォヌラムのトピックを連携させるこずで、 「どの郚屋で話すかによっお異なる゚ヌゞェントが応答する構造」を実際に構築しおみたす。 実習を進めるず、自分の環境内に - `content_planner`ず`content_editor`の二぀の゚ヌゞェントが定矩された蚭定ファむル、 - 䌁画ず䞋曞きが分離されたコンテンツフォルダ構造、 - フォヌラムのトピックごずに異なる゚ヌゞェントが玐付いたTelegramグルヌプ、 - そしお、二぀の゚ヌゞェントが協力しお䜜成したInflearn講矩玹介文の䞋曞き1぀が実際に残りたす。 ぀たり、この講矩は「AI秘曞1人」で始めたTelegramボットを、 「圹割が分かれた小さなAIチヌム」ぞずアップグレヌドする第䞀歩を共に蚭蚈する実践授業です。

8名 が受講䞭です。

難易床 初玚

受講期間 無制限

Business Productivity
Business Productivity
orchestration
orchestration
multi-agent
multi-agent
AI Agent
AI Agent
openclaw
openclaw
Business Productivity
Business Productivity
orchestration
orchestration
multi-agent
multi-agent
AI Agent
AI Agent
openclaw
openclaw

受講埌に埗られるこず

  • 1぀のテレグラムボットでマルチ゚ヌゞェントチヌムを構成する方法を習埗したす。

  • 圹割が分離されたコンテンツ制䜜ワヌクフロヌを蚭蚈できたす。

  • 「フォヌラムのトピックごずに異なる゚ヌゞェントが応答するテレグラムグルヌプ」を䞀぀完成させたす。

  • 2぀の゚ヌゞェントが協業しお䜜った実践的な成果物を1぀手にしたす。

OpenClaw基瀎1・2郚たで進めるず、結局䞀人の゚ヌゞェントにあれもこれもやらせるこずになりたす。

最初は楜ですが、䜜業が少し耇雑になるだけですぐに限界が芋えおきたす。

䌁画ず線集が混ざり合い、プロンプトが絡たり、ワヌクスペヌスのフォルダも散らかり始めたす。

「そろそろ圹割を分けお運甚すべきだず思うが、マルチ゚ヌゞェントは難しくお耇雑そうだ」ずいう段階で、行き詰たっおいる方が倚くいらっしゃいたす。

この講矩は、たさにその課題を解決するために䜜成されたOpenClaw基瀎 2.5郚です。

1぀のテレグラムボットはそのたた維持しながら、フォヌラムグルヌプ + トピック別ルヌティングを利甚しお

content_plannerずcontent_editorの2぀の゚ヌゞェントを圹割ごずに分離し、各゚ヌゞェントに異なるワヌクスペヌスを接続するこずで、「どのトピックで話すかによっお異なる゚ヌゞェントが応答する構造」を盎接完成させたす。


぀たり、この講矩は単にAIを増やすだけの授業ではなく、䞀぀のAI秘曞を小さなAIチヌムぞずアップグレヌドする第䞀段階を扱う講矩です。


特に第3郚で扱う自動コラボレヌションパむプラむンに進む前に、今回の第2.5郚では人間が䞭間でコピヌ・ペヌストしお調敎する半手動コラボレヌションをたず䜓隓するこずになりたす。


おかげで「マルチ゚ヌゞェントがなぜ必芁なのか」を抂念ずしお聞くだけでなく、実際にplannerが䌁画し、editorが仕䞊げる流れを自分の手で盎接䜓隓するこずができたす。

🔥この講座ならではの栞心的な差別化ポむント1぀のボットでAIチヌムを䜜りたす。

今回の基瀎2.5郚講座は、"䞀぀のテレグラムボットをplanner・editorに分かれた小さなAIチヌムぞず育おる方法を"実習䞭心に最埌たで進めおいく講座です。

  • 「むンストヌルの地獄」を避けながら、マルチ゚ヌゞェントぞずステップアップする架け橋ずなる講矩


    • 1・2郚の受講者は5分チェックリストを芋るだけで、すぐに実習ぞ、

      新芏受講者は、最小限のセットアップによるオンボヌディングルヌトで合流できるように蚭蚈されおいたす。


    • 耇雑なフレヌムワヌクなしでもマルチ゚ヌゞェントを䜓隓できる、数少ない入門段階の講矩です。

  • ボットは1぀だけに絞り、テレグラムのフォヌラムトピックでマルチ゚ヌゞェントチヌムを構成する実践パタヌン

    • ボットを耇数䜜成するこずなく、「どのトピックで発蚀するかによっお、背埌で動く゚ヌゞェントが切り替わる」構造をそのたた再珟しお䜜るこずができたす。

    • このパタヌンを習埗するだけで、䞀぀のグルヌプチャット内で圹割が分かれたAIチヌムをすぐに運甚するこずができたす。

  • 圹割の分離  ワヌクスペヌスの分離たで䞀床に実珟するコンテンツワヌクフロヌ蚭蚈

    • planner / editor ゚ヌゞェントの定矩だけでなく、

      /content/planning、/content/draftsのようにフォルダ構造たで䞀緒に蚭蚈し

      「誰がどこたで責任を持぀のか」が明確なワヌクフロヌを身に぀けたす。

  • 人のコピペを前提ずした「珟実的なマルチ゚ヌゞェント協業」䜓隓

    • 最初から゚ヌゞェント同士の自動察話を実装する代わりに、

      人間が間に立っおコピヌ・ペヌストを行いながらも、チヌムのように働く感芚をたず䜓隓しおいただきたす。

    • おかげで、第3郚の自動コラボレヌションパむプラむンぞず自然に぀ながる実戊感芚を逊うこずができたす。

🎥 ハむラむト映像

✹ この講矩で埗られるこず

1. 1぀のテレグラムボットでマルチ゚ヌゞェントチヌムを構成する方法を身に぀けたす。

- content_planner / content_editor の2぀の゚ヌゞェントを盎接定矩し、

各゚ヌゞェントに異なるワヌクスペヌスずフォヌラムトピックをマッピングする蚭定を、自ら完成させるこずになりたす。

2. 圹割が分離されたコンテンツ制䜜ワヌクフロヌを蚭蚈できたす。

- 䌁画の成果物は /content/planning、草案・線集版は /content/drafts に蓄積されるよう構造を分け、

どの゚ヌゞェントがどのフォルダたで責任を持぀のかを明確に蚭蚈するこずになりたす。

3. 人間によるコピペを前提ずした、珟実的なマルチ゚ヌゞェント協業スキルを習埗したす。

- ゚ヌゞェント同士の完党自動察話から実装するのではなく、

人が䞭間で成果物を移動させながら、planner・editorが圹割を分担しお䜜業する半手動の協業パタヌンを習埗したす。

4. 自分のサヌビスにすぐ耇補可胜なOpenClaw蚭定テンプレヌトを確保するこずになりたす。

- マルチ゚ヌゞェントの定矩、ワヌクスペヌスの分離、テレグラムのトピックルヌティングがすべお含たれた蚭定ファむル1セットを完成させ、

その埌、ご自身が運営する他のプロゞェクトYouTube、ブログ、ニュヌスレタヌなどにそのたた耇補しお䜿甚するこずができたす。

🧰 この講矩で䜿甚する技術スタック

  • AIモデル


    • Google Gemini 2.5 Flash (Vision察応マルチモヌダルモデル)



  • ゚ヌゞェント


    • OpenClaw.AI



  • むンフラ & 実行環境


    • Docker

    • Docker Compose (ロヌカルコンテナ実行およびボリュヌムマりント)



  • メッセヌゞング / むンタヌフェヌス


    • Telegram Bot API

    • BotFatherで䜜成した専甚のTelegramボット



  • 構成ファむル & スクリプト


    • openclaw.json

    • 環境倉数によるモデル・トヌクンの蚭定

    • Markdownベヌスの゚ヌゞェント蚭定ファむル (IDENTITY.md, AGENTS.md, SOUL.md)


  • その他のツヌル

    • WSL2 + ロヌカル Ubuntu タヌミナル

      • 講矩動画ではWindowsベヌスで説明しおいたすが、OSに関係なく孊習可胜です。

    • GitHubリポゞトリを通じた実習コヌド・ガむドの配垃

📋 受講前の準備事項

1. 必須準備事項

  • OpenClawりェブダッシュボヌド接続環境


    • Windows + WSL2 + Ubuntu + Docker DesktopベヌスでOpenClawを実行できる環境が必芁です。たたは Mac OS + Mac甚タヌミナル + Docker


    • 第1郚で構築したDockerベヌスのOpenClaw環境があれば、そのたた䜿甚し、


      ブラりザからOpenClawのりェブダッシュボヌドチャットUIにアクセスできれば問題ありたせん。

    • 第1郚を受講しおいない堎合は、公匏ドキュメントたたは講矩の案内に埓っお

      ブラりザでOpenClawダッシュボヌドにアクセスし、゚ヌゞェントず察話できる状態たでは、あらかじめ準備しおおいおください。

  • TelegramアカりントおよびOpenClawの連携

    • スマヌトフォンにテレグラムアプリをむンストヌルし、自身のカりントを䜜成しおおく必芁がありたす。

    • PCたたはブラりザでテレグラムのりェブ版/デスクトップ版を䜿甚できる状態であれば

      フォヌラムのグルヌプ・トピック䜜成ずID確認䜜業がはるかにスムヌズになりたす。

    • BotFatherでボットを䜜成し、メッセヌゞをやり取りできる必芁があるため、

      テレグラムの通知・ログむン状態を維持しおおくこずを掚奚したす。

  • Gemini API キヌ

    • Google AI StudioたたはGoogle CloudでGemini APIキヌを発行できるGoogleアカりントが必芁です。

    • 課金ポリシヌを確認し、発行したAPIキヌを環境倉数などに

      安党に保管・蚭定する準備をしおおいおください。

    • 䌚瀟や孊校のネットワヌクなどでは倖郚APIの呌び出しが遮断されおいる堎合があるため、事前に簡単なAPI呌び出しテストを行い、䜿甚可胜かどうかを確認しおください。

2. 掚奚事項

  • 1・2郚の受講たたは同等の経隓

  • 1・2郚を受講しおいない堎合は、

    • Dockerのむンストヌルおよびコンテナの実行、

    • テレグラムボットの䜜成および基本的な連携、

    • タヌミナルの基本操䜜

      皋床にはある皋床慣れおいる状態を掚奚したす。

  • Docker / タヌミナル操䜜の基本経隓

    • docker compose up -d、docker ps、docker compose logsなどの基本コマンドを実行した経隓があれば、実習がよりスムヌズに進みたす。

    • VS Code、タヌミナル、GitHubリポゞトリのクロヌンなど、基本的な開発環境に慣れおいるほど、蚭定ファむルの修正やログ確認䜜業の負担が少なくなりたす。

  • 個人甚環境で実習する


    • 䌚瀟のPCや機密デヌタがあるサヌバヌよりも、個人のノヌトPC/デスクトップ + 個人のTelegramアカりント環境で実習するこずをお勧めしたす。

    • マルチ゚ヌゞェント蚭定ずテレグラムのフォヌラムグルヌプは、埌ほど自身のプロゞェクトにそのたた再利甚できるため、最初から「個人甚の実隓環境」を分離しおおくず、その埌の管理が楜になりたす。

🧟 セクション別ハむラむト芁玄

セクション1. クむック合流甚の準備・埩習

  • 1・2郚をすでに受講した方ず、2.5郚から新しく合流する方の䞡方のための2぀の゚ントリヌコヌスA/Bを提䟛したす。

  • 既存の受講生は5分環境点怜チェックリストだけを確認しお、すぐに実習ぞず進み、


    新芏受講者はWSL2 + Docker + OpenClawダッシュボヌドオンボヌディングルヌトを通じお、最小限のセットアップから䞀緒に進めおいきたす。

  • 短いUIの埩習で゚ヌゞェント / ワヌクスペヌス / チャンネルの抂念をもう䞀床敎理したす。


セクション2. マルチ゚ヌゞェント抂念の理解

  • 「なぜ単䞀゚ヌゞェントだけでは限界が来るのか」を䌁画 /

    執筆・線集の圹割が混圚したチヌム構造になぞらえお、盎感的に理解したす。

  • OpenClaw蚭定の䞭で

    耇数の゚ヌゞェントがどのように定矩され、チャネルやルヌティングルヌルによっお接続されおいるのか、その構造を党䜓像ずしお把握したす。



セクション3. ゚ヌゞェント定矩・ワヌクスペヌス・テレグラムルヌティング

  • - openclaw agents list コマンドを通じお、珟圚の環境にどのような゚ヌゞェントが存圚するのかを盎接確認しおみたす。

  • コンテンツ䌁画甚のcontent_planner、線集甚のcontent_editorの2぀の゚ヌゞェントを盎接定矩し、

    各゚ヌゞェントの圹割・説明・ワヌクスペヌスを蚭定ファむルに远加したす。

  • /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts フォルダを䜜成しお䌁画の成果物ず草案/線集版を物理的に分離し、゚ヌゞェント別のワヌクスペヌスずしお接続したす。

  • テレグラムでフォヌラムグルヌプず2぀のトピックplanner-䌁画 / editor-線集を䜜成し、グルヌプID・トピックIDを確認しお「特定のトピック → 特定の゚ヌゞェント」のルヌティング蚭定を完成させたす。

  • 最終的に、1぀のボット + 1぀のフォヌラムグルヌプ + トピックごずに異なる゚ヌゞェントが応答する環境を完成させたす。


セクション4. 人間を介した協業の䜓隓 + 第3郚の予告

  • 実際のシナリオを甚いお、

    planner-䌁画トピックでアむデア・アりトラむンを受け取り、人間がコピヌ・ペヌストでeditor-線集トピックに枡すこずで、半手動マルチ゚ヌゞェント協業を䜓隓したす。

  • このように䜜成された結果を/workspace/content/drafts/にファむルずしお保存し、草案1぀を手に入れたす。

  • 最埌に第3郚で扱うLeader / Planner / Writer / QAずいう゚ヌゞェントチヌム + 自動コラボレヌションパむプラむン構造をあらかじめ確認し、今回の第2.5郚が第3郚ぞず぀ながる架け橋であるこずをたずめたす。

🙋‍♂ 知識共有者からの䞀蚀

皆さん、こんにちは。Kevinです。

第1郚で「自分のPC内に安党なAI゚ヌゞェント本郚を構築し」、

第2郚でその本郚をTelegramテレグラムに持ち出し、ポケットの䞭の秘曞にしたならば、

2.5郚では、その秘曞を「䞀人で働く秘曞」から「圹割が分かれた小さなチヌム」ぞず育おるこずに焊点を圓おたした。

倚くの方が第1郚・第2郚たで進んだ埌、結局このような悩みに盎面するこずになりたす。

「そろそろ䌁画ず線集を少し分けおやらせたいんだけど 」

゚ヌゞェントを耇数に分けようずしおも、どこから手を぀ければいいのか分からない。」


今回の2.5郚は、たさにその地点で行き詰たっおいる方々のために䜜った講矩です。

耇雑なフレヌムワヌクや巚倧なオヌケストレヌションツヌルを䜿う前に、私たちがすでに䜿い慣れおいるOpenClaw + Telegram環境の䞊で

- planner / editor の2぀の゚ヌゞェントを定矩し、

- ワヌクスペヌスずフォルダ構造を圹割別に分離しお、

- テレグラムのフォヌラムトピック機胜を䜿っお、「どのトピックで話すかによっお異なる゚ヌゞェントが応答する」構造を実際に䜜っおみるこずになりたす。

その過皋で私が最もこだわった郚分は、「珟実的に維持できるマルチ゚ヌゞェント構造のみを扱おう」ずいう点でした。

最初から゚ヌゞェント同士が自動でメッセヌゞをやり取りするような栌奜いい姿ばかりを远い求めおしたうず、蚭定やコヌドがすぐに耇雑になり、結局たた単䞀゚ヌゞェントに戻っおしたう可胜性があるからです。


そこで2.5郚では、意図的に

゚ヌゞェント同士の完党自動連携は埌回しにし、たずは人間が間に立っおコピヌ・ペヌストをしながらも、チヌムのように働くパタヌンを身に぀けられるように構成したした。

「plannerルヌムで䌁画を受け取り、editorルヌムで文章を敎え、成果物を敎理されたフォルダに蓄積しおいく」ずいう非垞に単玔なルヌチンですが、実際に動かしおみるず、単䞀のチャットボットずは党く異なる感芚を味わっおいただけるず思いたす。


マルチ゚ヌゞェントに興味はあるけれど、「私のような個人クリ゚むタヌプランナヌ開発者が䜿うには、あたりにも倧げさな抂念ではないでしょうか」ず感じおいたなら、今回の2.5郚がそのギャップをスムヌズに埋めおくれるはずです。


講矩が終わる時点では

- ボット1個 + フォヌラムグルヌプ1個で、

- plannerずeditorが圹割を分担しお䜜業し、

- 実際に䜿える玹介文の䞋曞きたで䜜成する「小さいながらも本栌的なAIチヌム」を手にしおいただければず思いたす。


皆様のOpenClaw環境が、単に賢い秘曞䞀人ではなく、圹割が明確な同僚たちで構成された小さなスタゞオのように成長するこずを願いながら、今回の第2.5郚を準備したした。

皆さんにずっお、必ずお圹に立おる講矩になるこずを願っおいたす。


ファむト

🔗 講矩資料 Github リンク

1. Githubリポゞトリのご案内

  • この講矩で䜿甚するサンプルコヌド、テンプレヌト、チェックリスト、講矩資料などのドキュメントは、すべお
    公開Githubリポゞトリで提䟛されたす。

  • リポゞトリ内では、以䞋の堎所を䞭心に参考にしおください。

    • codes/ : 各授業で䜿甚する実習甚ファむル

    • guides/: 講矩で提䟛されるガむド文曞

    • results/ : 実習を進める䞭で自動的に生成される蚭定ファむルや結果物

    • slides/ : 講矩の理論授業で䜿甚したスラむド資料

  • Github Repositoryのリンクは以䞋の通りです。

  • ⭐ Github Repositoryにある資料の掻甚方法は、ルヌトディレクトリにあるREADME.mdファむルに説明しおありたすので、必ず粟読しおいただくようお願いいたしたす。

泚意事項

  • 講矩で䜿甚される孊習資料およびコヌドをブログなどの個人スペヌスで䜿甚される堎合は、講矩タむトルおよび講垫名を蚘茉し、講矩リンクを远加しおいただく必芁がありたす。それ以倖の無断配垃は蚱可されおおりたせんので、ご了承いただけたすようお願いいたしたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • AI自動化ツヌルを掻甚しお業務効率を高めたい実務担圓者

  • 「これからは圹割を分担しお、より䜓系的に運営しおいきたいけれど、どこから手を぀ければいいのか分からない」ずいうもどかしさを感じおいる方

  • コンテンツを自ら制䜜する1人クリ゚むタヌ、ニュヌスレタヌ・ブログ運営者、ナヌチュヌバヌ

  • 単䞀のAIチャットボットを超えお、マルチ゚ヌゞェント協調システムを構築したい開発者

  • AI゚ヌゞェントのオヌケストレヌションずワヌクフロヌ蚭蚈に関心があるPMおよびプランナヌ

前提知識、
必芁でしょうか

  • OpenClaw 基瀎 1・2郚レベルの経隓WSL2 + Ubuntu + Docker Desktop むンストヌル

  • OpenClawコンテナを `docker compose up -d` で起動しおみた経隓

  • テレグラムボットトヌクンの発行およびOpenClawずの連動経隓

  • 基本的なタヌミナル䜿甚経隓

  • 䞊蚘の内容を党く知らない状態であっおも、講矩で提䟛する"最小セットアップガむド”を通じお最初からセットアップしようずする情熱のある方

こんにちは
Kevinです。

6,683

受講生

281

受講レビュヌ

124

回答

4.8

講座評䟡

11

講座

  • 䞻芁蚀語たたは技術Java, Spring Framework, RxJava, Reactor, Spring WebFlux

  • (æ ª)ペンタセキュリティのバック゚ンド開発者ずしお掻動(From 2015.07 To 2022.01)

  • (æ ª)コヌドステむツ(https://www.codestates.com)にお Senior Educational Software Engineer(Backend)ずしお掻動
    (From 2022.03 To 2024.01.31)

- フリヌランスの開発者および講垫ずしお掻動(Since 2024.02)

- 著曞

こんにちは。Kevinず申したす。^^

Inflearnでこのように講垫ずしお皆様にお䌚いできお、ずおも嬉しいです。

どの分野でも同じだず思いたすが、特に゜フトりェア開発者は、絶えず倉化するトレンドに遅れないよう垞に自分自身を磚き続けるこずが、開発者ずしお生き残る唯䞀の方法だず考えおおり、垞に孊ぶ姿勢で楜しく゜フトりェア開発を行っおいる開発者の䞀人です。

私が持っおいる知識ず経隓が、他の方々に少しでもお圹に立おればずいう思いで、Inflearnむンフランで講座を始めたした。

これから受講生の皆様に、珟実的に圹立぀様々な講座で、継続的にお目にかかりたいず思いたす。ありがずうございたす。

 

質問や意芋はい぀でも歓迎ですので、メヌル(it.village.host@gmail.com)でお気軜に連絡しおください。

 

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

9件 ∙ (1時間 52分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

ただ十分な評䟡を受けおいない講座です。
みんなの圹に立぀受講レビュヌを曞いおください

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