[基礎 2.5部] OpenClaw.AI マスタークラス：マルチエージェントチームの設計と役割分離の基礎

• 「インストールの地獄」を避けながら、マルチエージェントへとステップアップする架け橋となる講義

  
  

  • 1・2部の受講者は5分チェックリストを見るだけで、すぐに実習へ、

    新規受講者は、最小限のセットアップによるオンボーディングルートで合流できるように設計されています。

    
    

  • 複雑なフレームワークなしでもマルチエージェントを体験できる、数少ない入門段階の講義です。

• ボットは1つだけに絞り、テレグラムのフォーラムトピックでマルチエージェントチームを構成する実践パターン

  • ボットを複数作成することなく、「どのトピックで発言するかによって、背後で動くエージェントが切り替わる」構造をそのまま再現して作ることができます。

  • このパターンを習得するだけで、一つのグループチャット内で役割が分かれたAIチームをすぐに運用することができます。

• 役割の分離 ＋ ワークスペースの分離まで一度に実現するコンテンツワークフロー設計

  • planner / editor エージェントの定義だけでなく、

    /content/planning、/content/draftsのようにフォルダ構造まで一緒に設計し

    「誰がどこまで責任を持つのか」が明確なワークフローを身につけます。

• 人のコピペを前提とした「現実的なマルチエージェント協業」体験

  • 最初からエージェント同士の自動対話を実装する代わりに、

    人間が間に立ってコピー・ペーストを行いながらも、チームのように働く感覚をまず体験していただきます。

  • おかげで、第3部の自動コラボレーションパイプラインへと自然につながる実戦感覚を養うことができます。

1. 1つのテレグラムボットでマルチエージェントチームを構成する方法を身につけます。

- content_planner / content_editor の2つのエージェントを直接定義し、

各エージェントに異なるワークスペースとフォーラムトピックをマッピングする設定を、自ら完成させることになります。

2. 役割が分離されたコンテンツ制作ワークフローを設計できます。

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

どのエージェントがどのフォルダまで責任を持つのかを明確に設計することになります。

3. 人間によるコピペを前提とした、現実的なマルチエージェント協業スキルを習得します。

- エージェント同士の完全自動対話から実装するのではなく、

人が中間で成果物を移動させながら、planner・editorが役割を分担して作業する半手動の協業パターンを習得します。

4. 自分のサービスにすぐ複製可能なOpenClaw設定テンプレートを確保することになります。

- マルチエージェントの定義、ワークスペースの分離、テレグラムのトピックルーティングがすべて含まれた設定ファイル1セットを完成させ、

その後、ご自身が運営する他のプロジェクト（YouTube、ブログ、ニュースレターなど）にそのまま複製して使用することができます。

• AIモデル

  
  

  • Google Gemini 2.5 Flash (Vision対応マルチモーダルモデル)

    
    

  
  

• エージェント

  
  

  • OpenClaw.AI

    
    

  
  

• インフラ & 実行環境

  
  

  • Docker

  • Docker Compose (ローカルコンテナ実行およびボリュームマウント)

    
    

  
  

• メッセージング / インターフェース

  
  

  • Telegram Bot API

  • BotFatherで作成した専用のTelegramボット

    
    

  
  

• 構成ファイル & スクリプト

  
  

  • openclaw.json

  • 環境変数によるモデル・トークンの設定

  • Markdownベースのエージェント設定ファイル (IDENTITY.md, AGENTS.md, SOUL.md)

  
  

• その他のツール

  • WSL2 + ローカル Ubuntu ターミナル

    • 講義動画ではWindowsベースで説明していますが、OSに関係なく学習可能です。

  • GitHubリポジトリを通じた実習コード・ガイドの配布

    • https://github.com/ITVillage-Kevin/openclaw-basic-p2.5-inflearn-resources

1. 必須準備事項

• OpenClawウェブダッシュボード接続環境

  
  

  • Windows + WSL2 + Ubuntu + Docker DesktopベースでOpenClawを実行できる環境が必要です。（または Mac OS + Mac用ターミナル + Docker）

    
    

  • 第1部で構築したDockerベースのOpenClaw環境があれば、そのまま使用し、

    
    ブラウザからOpenClawのウェブダッシュボード（チャットUI）にアクセスできれば問題ありません。

  • 第1部を受講していない場合は、公式ドキュメントまたは講義の案内に従って

    ブラウザでOpenClawダッシュボードにアクセスし、エージェントと対話できる状態までは、あらかじめ準備しておいてください。

• TelegramアカウントおよびOpenClawの連携

  • スマートフォンにテレグラムアプリをインストールし、自身のカウントを作成しておく必要があります。

  • PC（またはブラウザ）でテレグラムのウェブ版/デスクトップ版を使用できる状態であれば

    フォーラムのグループ・トピック作成とID確認作業がはるかにスムーズになります。

  • BotFatherでボットを作成し、メッセージをやり取りできる必要があるため、

    テレグラムの通知・ログイン状態を維持しておくことを推奨します。

• Gemini API キー

  • Google AI StudioまたはGoogle CloudでGemini APIキーを発行できるGoogleアカウントが必要です。

  • 課金ポリシーを確認し、発行したAPIキーを環境変数などに

    安全に保管・設定する準備をしておいてください。

  • 会社や学校のネットワークなどでは外部APIの呼び出しが遮断されている場合があるため、事前に簡単なAPI呼び出しテストを行い、使用可能かどうかを確認してください。

2. 推奨事項

• 1・2部の受講（または同等の経験）

  • [基礎 1部] OpenClaw.AI マスタークラスと [基礎 2部] テレグラム ビジョン AI マスタークラスを受講済みであれば、

    2.5部では環境セットアップの説明を最小限に抑え、マルチエージェント設計・役割分離・トピックルーティングに集中することができます。

• 1・2部を受講していない場合は、

  • Dockerのインストールおよびコンテナの実行、

  • テレグラムボットの作成および基本的な連携、

  • ターミナルの基本操作

    程度にはある程度慣れている状態を推奨します。

• Docker / ターミナル操作の基本経験

  • docker compose up -d、docker ps、docker compose logsなどの基本コマンドを実行した経験があれば、実習がよりスムーズに進みます。

  • VS Code、ターミナル、GitHubリポジトリのクローンなど、基本的な開発環境に慣れているほど、設定ファイルの修正やログ確認作業の負担が少なくなります。

• 個人用環境で実習する

  
  

  • 会社のPCや機密データがあるサーバーよりも、個人のノートPC/デスクトップ + 個人のTelegramアカウント環境で実習することをお勧めします。

  • マルチエージェント設定とテレグラムのフォーラムグループは、後ほど自身のプロジェクトにそのまま再利用できるため、最初から「個人用の実験環境」を分離しておくと、その後の管理が楽になります。

セクション1. クイック合流用の準備・復習

• 1・2部をすでに受講した方と、2.5部から新しく合流する方の両方のための2つのエントリーコース（A/B）を提供します。

• 既存の受講生は5分環境点検チェックリストだけを確認して、すぐに実習へと進み、

  
  新規受講者はWSL2 + Docker + OpenClawダッシュボードオンボーディングルートを通じて、最小限のセットアップから一緒に進めていきます。

• 短いUIの復習でエージェント / ワークスペース / チャンネルの概念をもう一度整理します。

セクション2. マルチエージェント概念の理解

• 「なぜ単一エージェントだけでは限界が来るのか」を企画 /

  執筆・編集の役割が混在したチーム構造になぞらえて、直感的に理解します。

• OpenClaw設定の中で

  複数のエージェントがどのように定義され、チャネルやルーティングルールによって接続されているのか、その構造を全体像として把握します。

  
  

セクション3. エージェント定義・ワークスペース・テレグラムルーティング

• - openclaw agents list コマンドを通じて、現在の環境にどのようなエージェントが存在するのかを直接確認してみます。

• コンテンツ企画用のcontent_planner、編集用のcontent_editorの2つのエージェントを直接定義し、

  各エージェントの役割・説明・ワークスペースを設定ファイルに追加します。

• /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts フォルダを作成して企画の成果物と草案/編集版を物理的に分離し、エージェント別のワークスペースとして接続します。

• テレグラムでフォーラムグループと2つのトピック（planner-企画 / editor-編集）を作成し、グループID・トピックIDを確認して「特定のトピック → 特定のエージェント」のルーティング設定を完成させます。

• 最終的に、1つのボット + 1つのフォーラムグループ + トピックごとに異なるエージェントが応答する環境を完成させます。

セクション4. 人間を介した協業の体験 + 第3部の予告

• 実際のシナリオを用いて、

  planner-企画トピックでアイデア・アウトラインを受け取り、人間がコピー・ペーストでeditor-編集トピックに渡すことで、半手動マルチエージェント協業を体験します。

• このように作成された結果を/workspace/content/drafts/にファイルとして保存し、草案1つを手に入れます。

• 最後に第3部で扱うLeader / Planner / Writer / QAというエージェントチーム + 自動コラボレーションパイプライン構造をあらかじめ確認し、今回の第2.5部が第3部へとつながる架け橋であることをまとめます。

1. Githubリポジトリのご案内

• この講義で使用するサンプルコード、テンプレート、チェックリスト、講義資料などのドキュメントは、すべて
  公開Githubリポジトリで提供されます。

• リポジトリ内では、以下の場所を中心に参考にしてください。

  • codes/ : 各授業で使用する実習用ファイル

  • guides/: 講義で提供されるガイド文書

  • results/ : 実習を進める中で自動的に生成される設定ファイルや結果物

  • slides/ : 講義の理論授業で使用したスライド資料

• Github Repositoryのリンクは以下の通りです。

  • https://github.com/ITVillage-Kevin/openclaw-basic-p2.5-inflearn-resources

• ⭐ Github Repositoryにある資料の活用方法は、ルートディレクトリにあるREADME.mdファイルに説明してありますので、必ず精読していただくようお願いいたします。