第9章: マルチエージェント・パイプライン

# タスクメッセージの標準フォーマット
task_message:
  id: "TASK-2025-0315-001"
  type: "experiment_planning"
  priority: "high"
  source:
    agent: "knowledge-graph-agent"
    skill: "scientific-knowledge-graph"
  target:
    agent: "experiment-planning-agent"
    skill: "scientific-experiment-planning"
  payload:
    gap_analysis:
      unexplored_combinations:
        - element: "Mg"
          concentration_range: [1, 5]
          temperatures: [400, 500, 600]
          atmospheres: ["N2", "Ar"]
      priority_reason: "先行研究なし、高い探索価値"
    constraints:
      - type: "exclude"
        condition: "In >= 5at%"
        reason: "析出確認済み（EXP-038）"
    context:
      project: "ZnO透明導電膜の最適化"
      iteration: 7
      total_experiments: 23
  metadata:
    created_at: "2025-03-15T10:30:00Z"
    deadline: "2025-03-16T18:00:00Z"
    trace_id: "proj-zno-2025-trace-007"

# プロジェクト状態管理
project_state:
  name: "ZnO透明導電膜の最適化"
  phase: "iteration_3"
  
  agents:
    literature_agent:
      status: "idle"
      last_run: "2025-03-10"
      papers_found: 42
      
    knowledge_graph_agent:
      status: "active"
      nodes: 380
      edges: 1,520
      last_gap_analysis: "2025-03-14"
      
    experiment_planning_agent:
      status: "waiting_approval"
      proposed_conditions: 5
      completed_experiments: 23
      
    data_analysis_agent:
      status: "idle"
      last_analysis: "2025-03-14"
      analyses_completed: 23
  
  metrics:
    best_bandgap_eV: 3.05
    best_resistivity_ohm_cm: 1.8e-3
    improvement_rate: 0.02  # 直近5回の平均改善率
    budget_remaining: 27  # 残り実験回数
  
  quality_gates:
    literature_coverage: 0.85  # 85%カバー
    graph_credibility: 0.78   # 信頼性スコア
    statistical_power: 0.8    # 検出力

## 研究プロジェクト ダッシュボード

### 📊 全体進捗
| 指標 | 値 | 目標 | 達成率 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 実験回数 | 23/50 | 50 | 46% |
| 最良バンドギャップ | 3.05 eV | ≤ 3.0 eV | 97% |
| 最良抵抗率 | 1.8×10⁻³ | ≤ 10⁻³ | 56% |
| 知識グラフノード | 380 | — | — |
| 論文収集数 | 42 | — | — |

### 🔄 エージェント状態
| エージェント | 状態 | 最終実行 |
| ---- | ---- | ---- |
| 文献調査 | 🟢 待機中 | 3/10 |
| 知識グラフ | 🟡 更新中 | 3/14 |
| 実験計画 | 🔴 承認待ち | 3/14 |
| データ解析 | 🟢 待機中 | 3/14 |

### 📈 最適化の収束
イテレーション7: 改善率 2.0%（閾値 1.0%以上）→ 継続

---
name: scientific-research-manager
description: |
  研究プロジェクト管理スキル。マルチエージェントの統括・調整。
  「プロジェクト状態」「進捗確認」「戦略変更」で発火。
tu_tools:
  - key: neo4j
    name: Neo4j
    description: 知識グラフ（プロジェクト状態も管理）
---

# Scientific Research Manager

マルチエージェント・パイプライン全体を統括する研究管理スキル。

## When to Use
- プロジェクト全体の進捗を確認したい
- エージェント間の優先順位を調整したい
- 新しい発見に基づいて研究戦略を変更したい
- プロジェクトのダッシュボードを生成したい

## 管理プロトコル
1. 各エージェントの状態を定期的にチェック
2. 品質ゲートの条件を検証してフェーズ移行を判断
3. 異常アラートを受信したら影響度を評価
4. 研究者への報告は構造化フォーマットで

## 戦略変更の判断基準
- 改善率低下 → 探索戦略の切り替え
- 新論文の発見 → 優先順位の再設定
- 異常値の検出 → 追加調査の計画
- 予算の制約 → フォーカスエリアの絞り込み

## 参照スキル
- ← scientific-literature-search（文献調査状態）
- ← scientific-knowledge-graph（知識グラフ状態）
- ← scientific-experiment-planning（実験計画状態）
- ← scientific-data-analysis（データ解析状態）
- ← scientific-sdl-orchestrator（SDL状態）