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Microsoft Agent Framework の Magentic を試してみた ( C# ver 1.5.0 での確認 )

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マルチエージェント
Microsoft Agent Framework
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はじめに

Microsoft Agent Framework v1.5.0 ではマルチエージェントの Magentic が試験的に使えるようになりました。

今回はローカルLLMとして LM Studio を使い、Magentic がどのように動くのかを確認します。
特に次の点を見ます。

  • Magentic がどんなオーケストレーションなのか
  • Microsoft Agent Framework ではどう宣言するのか
  • 実行結果と LM Studio のログから何が分かるか

結論を先に書くと最終回答までは到達しませんでした。
ですが、fact sheet の生成と役割分担の計画、Human Review と Magentic の計画生成フェーズの様子はかなり確認できました。

5/11 Python 版の Microsoft Agent Framework で試したところ、こちらは正常に動作しました。
違いとしては計画を立てた後、個別エージェントのチャットに成功しているか失敗しているかです。
.NET 版では次の例外で失敗していました。

System.InvalidOperationException: Executor 'MagenticOrchestrator' cannot send messages of type 'Microsoft.Extensions.AI.ChatMessage'.

5/12 .NET版で動かせたので近日中に記事にします。
5/13 .NET版で修正が入ったので次のリリースでは改善しそうです。
https://github.com/microsoft/agent-framework/pull/5778
5/14 続きの記事を書きました。
Microsoft Agent Framework の Magentic を頑張って動かしてみた ( C# ver 1.5.0 での確認 )

注意

Magenticとは

Magentic はマルチエージェントオーケストレーションの1つです。
Semantic Kernel の公式ブログでは、AutoGen の MagenticOne パターンをベースにした汎用的なマルチエージェントパターンとして説明されています。

特徴は専用のマネージャーが共有コンテキストと進捗を見ながら次に動くエージェントを都度選ぶ点です。
あらかじめ手順を固定するのではなく、必要に応じて再計画しながら進められます。
そのため、最初から正解の手順が決まっていない複雑なタスクに向いています。

今回のサンプルでも Manager が最初にタスクを整理し、TimeAgent と WeatherAgent と LocalGuideAgent に役割を割り振る構成にしています。

参考

Semantic Kernel: Multi-agent Orchestration

宣言を見てみる

Microsoft Agent Frameworkでの宣言例

MagenticWorkflowBuilder builder = new MagenticWorkflowBuilder(managerAgent)
    .WithName("TokyoTripAdvisor")
    .WithDescription("Magentic Orchestration で日時・天気・街歩き情報をまとめて提案するサンプルです。")
    .WithMaxRounds(8)
    .WithMaxStalls(2)
    .RequirePlanSignoff(true);

builder.AddParticipants([timeAgent, weatherAgent, localGuideAgent]);

Workflow workflow = builder.Build();

Semantic Kernelでの宣言例

// OpenAIのChatCompletionServiceを使用して、MagenticManagerを作成
var promptSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings();

MyManager manager =
  new(kernel.GetRequiredService<IChatCompletionService>(), promptSettings)
  {
    MaximumInvocationCount = 5, // 5回だけ実行する
    MaximumResetCount = 2, // 2回までリセットする
    MaximumStallCount = 2, // 2回まで停滞を許容する
  };

MagenticOrchestration orchestration = new(manager, searchAgent, summaryAgent);

InProcessRuntime runtime = new();
await runtime.StartAsync();

Microsoft Agent Framework 側は Builder に設定を積み上げる形なので、Magentic 固有の設定が読み取りやすいです。

今回の宣言で見ておきたいのは次の4点です。

  • WithMaxRounds(8) でマネージャーと参加エージェントのやり取りを最大8ラウンドまで許可する
  • WithMaxStalls(2) で進捗が止まった時の許容回数を2回にする
  • RequirePlanSignoff(true) で実行前に人間レビューを必須にする
  • AddParticipants(...) でManager 以外のエージェントを登録する

ワークフローの実行等も含めて Semantic Kernel より Microsoft Agent Framework の方がオーケストレーションの設定が整理されている印象です。

実行してみる

今回は次の4エージェントで試します。

  • Manager: 全体の計画と担当の割り振りを行う
  • TimeAgent: GetDateTime を使って現在日時を返す
  • WeatherAgent: GetWeatherForecast を使って天気を返す
  • LocalGuideAgent: GetCityHighlights を使って立ち寄り先候補を返す

天気や観光情報は外部APIではなくローカル関数で返しています。

実行結果


=== Initial Plan Created ===
We are working to address the following user request:

今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。



To answer this request we have assembled the following team:

- TimeAgent: 日時確認を担当するエージェントです。
- WeatherAgent: 天気確認を担当するエージェントです。
- LocalGuideAgent: 現地での過ごし方を提案するエージェントです。


Here is an initial fact sheet to consider:

**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS**
- The user will visit the area surrounding Tokyo Station in the afternoon of today.
- The request includes a need to confirm: (a) the current date and time, (b) Tokyo’s weather for that day, and (c) candidate places to stop by around Tokyo Station.

---

**2. FACTS TO LOOK UP**
| Item | Where to find it |
|------|------------------|
| Current system date & time | System clock or local time API |
| Weather forecast for Tokyo (temperature, precipitation chance, wind speed/direction, humidity) | Japan Meteorological Agency (JMA) website, weather apps (e.g., Weathernews, AccuWeather), or official JMA API |
| List of notable spots near Tokyo Station (Imperial Palace East Gardens, Marunouchi Building, Ginza, Tsukiji Outer Market, etc.) | Official tourism sites (Japan National Tourism Organization, Tokyo Metropolitan Government), travel guides (Lonely Planet, TripAdvisor) |
| Operating hours & special events for those spots | Individual venue websites or local event calendars |
| Public transport schedules and potential delays around the area | JR East timetable, Tokyo Metro real‑time service updates, Hyperdia, or Google Maps transit API |
| Traffic congestion forecasts for roads near Tokyo Station | TomTom traffic data, Google Maps traffic layer |

---

**3. FACTS TO DERIVE**
- **Appropriate attire**: deduce required clothing (e.g., jacket vs. T‑shirt) from the forecasted temperature and precipitation probability.
- **Estimated travel time** between home or current location and Tokyo Station, factoring in typical weekday afternoon traffic patterns.
- **Crowd level predictions** for popular nearby attractions based on typical visitor numbers during that hour of day and season.

---

**4. EDUCATED GUESSES**
- If the request is made in mid‑October (common period for “今日の午後”), Tokyo’s daytime temperature typically ranges between 18 °C–23 °C, with moderate humidity (~70 %).
- Precipitation probability is usually low to medium; a light umbrella or waterproof jacket may be prudent.
- The area around Tokyo Station tends to be busy during lunch hours (≈12:00‑14:00) and late afternoon for commuters returning home, so expect higher foot traffic in those windows.

---


Here is the plan to follow as best as possible:

- **TimeAgent**: 取得する項目
  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準時）。

- **WeatherAgent**: 取得する項目
  - 東京駅周辺の現在の天気予報（温度、降水確率、風速・風向、湿度）。

- **LocalGuideAgent**: 取得しつつ提案する項目
  - 東京駅近隣で立ち寄りやすい候補地（丸の内オフィス街、銀座、築地市場など）
  - 各候補地の営業時間・イベント情報
  - 徒歩・電車でのアクセスコースと所要時間
  - 推奨持ち物（傘、雨具、快適な靴など）、過ごし方のアイデア（散策ルート、食事スポット）
  - 注意点（混雑時刻、交通渋滞、施設利用規則）

これらを統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。

=== Human Review: Proposed Plan ===
- **TimeAgent**: 取得する項目
  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準時）。

- **WeatherAgent**: 取得する項目
  - 東京駅周辺の現在の天気予報（温度、降水確率、風速・風向、湿度）。

- **LocalGuideAgent**: 取得しつつ提案する項目
  - 東京駅近隣で立ち寄りやすい候補地（丸の内オフィス街、銀座、築地市場など）
  - 各候補地の営業時間・イベント情報
  - 徒歩・電車でのアクセスコースと所要時間
  - 推奨持ち物（傘、雨具、快適な靴など）、過ごし方のアイデア（散策ルート、食事スポット）
  - 注意点（混雑時刻、交通渋滞、施設利用規則）

これらを統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。
=== Human Review: Approved ===


=== Final Result ===

今回は最終回答が出力されず終了しました。

実行結果から分かること

  1. 最初に Manager が fact sheet を作っています。いきなり各エージェントを動かすのではなく、まずタスクを整理して共有前提を作る動きになっています。
  2. 次に Manager が TimeAgent と WeatherAgent と LocalGuideAgent の担当を明文化しています。これは、Magentic がタスク分解と役割分担を先に行うことをよく示しています。
  3. RequirePlanSignoff(true) を付けているため、途中で Human Review が挟まっています。
    コードでも MagenticPlanReviewRequest を受け取って承認しており、人間承認を実際にオーケストレーションへ組み込めることが分かります。
  4. 一方で、TimeAgent や WeatherAgent や LocalGuideAgent の応答ストリームは出ていません。
    今回は計画生成までは進みましたが、参加エージェントの実行フェーズまでは安定して進められませんでした。

出力結果とLM Studioのログを合わせた考察

出力結果と LM Studio のログを突き合わせると今回の実行は大きく4段階に分かれていたと考えられます。

まず、今回観測できた流れを図にすると次のようになります。

LM Studio のログを見ると計画生成までは進んでいることが分かります。
一方、その後の制御応答では形式が崩れている様子が見えます。

2026-05-09 15:44:00 [INFO]
[openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:
  "content": "**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS** ... **4. EDUCATED GUESSES** ..."

2026-05-09 15:44:03 [INFO]
[openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:
  "content": "- **TimeAgent**: 取得する項目 ... - **LocalGuideAgent**: 取得しつつ提案する項目 ..."

2026-05-09 15:44:09 [INFO]
[openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:
  "content": "{\n  \"is_request_satisfied\": { \"answer\": false, ... },\n  \"next_speaker\": { \"answer\": \"LocalGuideAgent\", ... }\n}"

2026-05-09 15:44:11 [INFO]
[openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:
  "content": "{\"next_speaker\":\"TimeAgent\",\"instruction_or_question\":\"...\"}"
  1. 最初のリクエストでは、Manager が事前調査用のプロンプトを受け取りました。そして GIVEN OR VERIFIED FACTS から EDUCATED GUESSES までの fact sheet を生成しています。コンソールに出ている === Initial Plan Created === の内容は LM Studio の最初のレスポンス本文と対応しています。
  2. 次のリクエストでは、Manager が参加エージェントの役割分担を作っています。
    計画はコンソールの === Human Review: Proposed Plan === と一致しています。
    LM Studio の2回目のレスポンスとも整合しています。
  3. その後は RequirePlanSignoff(true) の設定どおりに人間承認フェーズへ入り、コード側で reviewRequest.Approve() を返しています。ここまでは Magentic の「計画作成」と「人間レビュー」が正しく動いています。

問題は承認後のリクエストとレスポンスです。

LM Studio のログを見ると、Manager には次の担当者や進捗状態を JSON で返すことが求められていました。
しかし実際には説明文付きの応答やスキーマに合わない JSON、必須項目の欠けた JSON が返されていました。
これが原因で処理に失敗したと考えられます。

今回の検証では、ユーザーロール指定での Magentic の制御用応答がローカルLLMにとって少し厳しかったと見てよさそうです。
ただし、次の追加調査ではミドルウェアで Structured Output の設定を入れることで、この制御用 JSON 自体は安定しました。
そのため、停止要因は単純なモデル性能だけではなく出力形式の固定方法と workflow 側の実装依存を合わせて見る必要がありそうです。

その後の追加調査メモ

追加調査の結果、モデルの JSON 応答が不安定だっただけでなく、Microsoft.Agents.AI.Workflows 1.5.0 の Magentic 実装側にも注意が必要な点があるように見えました。
特に気になったのは次の3点です。

  1. orchestrator の宣言と実際に送受信している型の整合に不足がある可能性があります。内部では ChatMessage や List<ChatMessage> を扱っていますが、その型を workflow 側が十分に受け止められていないように見えます。もしこの見立てが正しければ、最終回答が workflow output として確定せず Final Result が空になる現象を説明しやすくなります。
  2. progress ledger 周りは JSON 前提で動いている可能性が高そうです。今回のログでは Manager が自然文を混ぜたり JSON の形を崩したりしており、パースに失敗すると参加エージェントへ進む前の制御段階で止まりやすくなります。この点はミドルウェアで Structured Output を設定することで改善しました。したがって、ここはプロンプトだけの問題ではなく出力形式を固定する仕組みの有無に依存していると考えられます。
  3. Builder 経由で内部 orchestrator が組み立てられるため、利用側コードだけで局所修正しにくい構造です。仮に宣言周りだけが原因でも、サンプル側の prompt を少し直すだけでは解決が難しい可能性があります。

今回の現象は、当初の構成では Structured Output なしで制御用 JSON を返させていたことによる不安定さと、framework 側の実装依存が重なって起きている、と見るのが自然そうに感じました。

少なくともミドルウェアで Structured Output を設定することで制御用 JSON はうまく返るようになりました。
そのため、残る問題は JSON 生成そのものより、workflow 側がその結果をどう扱うか、という部分に寄っていそうです。

このあたりは GitHub Copilot の調査結果も含めて、時間を見つけてもう少し詳しく追ってみようと思います。

まとめ

Magentic は、Manager が計画を立てて必要に応じて人間レビューを挟みながら次の担当エージェントを選んで進めるオーケストレーションだと分かりました。
Microsoft Agent Framework では Builder で設定をまとめて宣言できるため、使い方そのものはかなり追いやすくなっています。

今回の検証では最終回答は表示されませんでしたが fact sheet の生成、役割分担の計画、Human Review といった重要なステップは確認できました。

試験的なリリースということもあり、上手く動かなかったのは残念でしたが得られた知見は有益でした。

ソース

Program.cs
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Workflows;
using Microsoft.Agents.AI.Workflows.Specialized.Magentic;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OpenAI;
using System.ClientModel;
using System.ComponentModel;
using System.Text;

Console.OutputEncoding = Encoding.UTF8;

[DisplayName("GetDateTime")]
[Description("現在の日時を取得します。")]
static string GetDateTime() => DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

[DisplayName("GetWeatherForecast")]
[Description("指定した都市の当日天気と気温の目安を返します。利用可能な都市は東京・大阪・札幌です。")]
static string GetWeatherForecast(string city)
{
    return city switch
    {
        "東京" => "東京: 晴れ時々くもり、最高気温24℃、最低気温18℃。夕方は少し肌寒く、折りたたみ傘があると安心です。",
        "大阪" => "大阪: くもり、最高気温26℃、最低気温20℃。日中は暖かめで、水分補給が必要です。",
        "札幌" => "札幌: 小雨、最高気温14℃、最低気温8℃。上着と防水の靴があると安心です。",
        _ => $"{city}: 天気データがありません。東京・大阪・札幌のいずれかで質問してください。"
    };
}

[DisplayName("GetCityHighlights")]
[Description("指定した都市で軽く立ち寄れる見どころや過ごし方の候補を返します。")]
static string GetCityHighlights(string city)
{
    return city switch
    {
        "東京" => "東京の候補: 上野公園の散策、東京駅周辺のカフェ、浅草の食べ歩き、隅田川周辺の夕景。",
        "大阪" => "大阪の候補: 中之島散策、梅田スカイビル周辺、道頓堀の食べ歩き、大阪城公園。",
        "札幌" => "札幌の候補: 大通公園、北海道庁旧本庁舎周辺、札幌時計台、すすきので食事。",
        _ => $"{city}: 観光候補データがありません。東京・大阪・札幌のいずれかで質問してください。"
    };
}

static void PrintMessages(IEnumerable<ChatMessage> messages)
{
    foreach (ChatMessage message in messages)
    {
        string author = string.IsNullOrWhiteSpace(message.AuthorName)
            ? message.Role.Value
            : $"{message.Role.Value}/{message.AuthorName}";

        Console.WriteLine($"[{author}] {message.Text}");
    }
}

const string lmStudioUrl = "http://localhost:1234/v1";
const string modelName = "openai/gpt-oss-20b";
const string dummyApiKey = "sk-dummy";

var clientOptions = new OpenAIClientOptions
{
    Endpoint = new Uri(lmStudioUrl)
};

var openAIClient = new OpenAIClient(
    new ApiKeyCredential(dummyApiKey),
    clientOptions
);

IChatClient chatClient = openAIClient
    .GetChatClient(modelName)
    .AsIChatClient();

var managerAgent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "Manager",
    Description = "参加エージェントへ適切に作業を割り振るマネージャーです。",
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Instructions = "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。",
        MaxOutputTokens = 5000
    }
});

var timeAgent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "TimeAgent",
    Description = "日時確認を担当するエージェントです。",
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Instructions = "あなたは日時確認の担当です。現在時刻や日付が必要な場合は必ず {{GetDateTime}} を使い、日本語で簡潔に回答してください。",
        Tools = [AIFunctionFactory.Create(GetDateTime)],
        MaxOutputTokens = 2000
    }
});

var weatherAgent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "WeatherAgent",
    Description = "天気確認を担当するエージェントです。",
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Instructions = "あなたは天気確認の担当です。都市名に応じて必ず {{GetWeatherForecast}} を使い、日本語で簡潔に回答してください。",
        Tools = [AIFunctionFactory.Create(GetWeatherForecast)],
        MaxOutputTokens = 2000
    }
});

var localGuideAgent = chatClient.AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    Name = "LocalGuideAgent",
    Description = "現地での過ごし方を提案するエージェントです。",
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Instructions = "あなたは街歩きと現地の過ごし方を提案する担当です。必要に応じて {{GetCityHighlights}} を使い、天候や時間帯に合わせた候補を日本語で提案してください。",
        Tools = [AIFunctionFactory.Create(GetCityHighlights)],
        MaxOutputTokens = 2000
    }
});

#pragma warning disable MAAIW001 // 種類は、評価の目的でのみ提供されています。将来の更新で変更または削除されることがあります。続行するには、この診断を非表示にします。
MagenticWorkflowBuilder builder = new MagenticWorkflowBuilder(managerAgent)
    .WithName("TokyoTripAdvisor")
    .WithDescription("Magentic Orchestration で日時・天気・街歩き情報をまとめて提案するサンプルです。")
    .WithMaxRounds(8)
    .WithMaxStalls(2)
    .RequirePlanSignoff(true);

builder.AddParticipants([timeAgent, weatherAgent, localGuideAgent]);

Workflow workflow = builder.Build();

List<ChatMessage> input =
[
    new(ChatRole.User, "今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。")
];

await using StreamingRun run = await InProcessExecution.RunStreamingAsync(workflow, input);
await run.TrySendMessageAsync(new TurnToken(emitEvents: true));

string? lastExecutorId = null;
List<ChatMessage> result = [];

await foreach (WorkflowEvent evt in run.WatchStreamAsync())
{
    if (evt is RequestInfoEvent requestInfoEvent
        && requestInfoEvent.Request.TryGetDataAs<MagenticPlanReviewRequest>(out MagenticPlanReviewRequest? reviewRequest)
        && reviewRequest is not null)
    {
        Console.WriteLine();
        Console.WriteLine("=== Human Review: Proposed Plan ===");
        Console.WriteLine(reviewRequest.Plan.Text);
        Console.WriteLine("=== Human Review: Approved ===");

        await run.SendResponseAsync(requestInfoEvent.Request.CreateResponse(reviewRequest.Approve()));
        continue;
    }

    if (evt is MagenticPlanCreatedEvent planCreatedEvent)
    {
        Console.WriteLine();
        Console.WriteLine("=== Initial Plan Created ===");
        Console.WriteLine(planCreatedEvent.FullTaskLedger.Text);
        continue;
    }

    if (evt is MagenticReplannedEvent replannedEvent)
    {
        Console.WriteLine();
        Console.WriteLine("=== Replanned ===");
        Console.WriteLine(replannedEvent.FullTaskLedger.Text);
        continue;
    }

    if (evt is MagenticProgressLedgerUpdatedEvent progressEvent)
    {
        Console.WriteLine();
        Console.WriteLine("=== Progress Ledger Updated ===");
        Console.WriteLine(progressEvent.ProgressLedger);
        continue;
    }

    if (evt is AgentResponseUpdateEvent responseUpdateEvent)
    {
        if (responseUpdateEvent.ExecutorId != lastExecutorId)
        {
            lastExecutorId = responseUpdateEvent.ExecutorId;
            Console.WriteLine();
            Console.Write($"{responseUpdateEvent.ExecutorId}: ");
        }

        Console.Write(responseUpdateEvent.Update.Text);
        continue;
    }

    if (evt is WorkflowOutputEvent outputEvent && outputEvent.Is<List<ChatMessage>>())
    {
        result = outputEvent.As<List<ChatMessage>>()!;
        break;
    }
}

Console.WriteLine();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("=== Final Result ===");
PrintMessages(result);

#pragma warning restore MAAIW001 // 種類は、評価の目的でのみ提供されています。将来の更新で変更または削除されることがあります。続行するには、この診断を非表示にします。

LM Studio ログ

リクエスト/レスポンス
2026-05-09 15:43:52 [DEBUG]
 Received request: POST to /v1/chat/completions with body  {
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Below I will present you a request.\n\nBefore we beg... <Truncated in logs> ...NOT list next steps or plans until asked to do so."
    }
  ],
  "model": "openai/gpt-oss-20b",
  "max_completion_tokens": 5000
}

2026-05-09 15:44:00  [INFO]
 [openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:  {
  "id": "chatcmpl-fd74vovqpri6x15u5jj63b",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1778309032,
  "model": "openai/gpt-oss-20b",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS**  \n- The user will visit the area surrounding Tokyo Station in the afternoon of today.  \n- The request includes a need to confirm: (a) the current date and time, (b) Tokyo’s weather for that day, and (c) candidate places to stop by around Tokyo Station.\n\n---\n\n**2. FACTS TO LOOK UP**  \n| Item | Where to find it |\n|------|------------------|\n| Current system date & time | System clock or local time API |\n| Weather forecast for Tokyo (temperature, precipitation chance, wind speed/direction, humidity) | Japan Meteorological Agency (JMA) website, weather apps (e.g., Weathernews, AccuWeather), or official JMA API |\n| List of notable spots near Tokyo Station (Imperial Palace East Gardens, Marunouchi Building, Ginza, Tsukiji Outer Market, etc.) | Official tourism sites (Japan National Tourism Organization, Tokyo Metropolitan Government), travel guides (Lonely Planet, TripAdvisor) |\n| Operating hours & special events for those spots | Individual venue websites or local event calendars |\n| Public transport schedules and potential delays around the area | JR East timetable, Tokyo Metro real‑time service updates, Hyperdia, or Google Maps transit API |\n| Traffic congestion forecasts for roads near Tokyo Station | TomTom traffic data, Google Maps traffic layer |\n\n---\n\n**3. FACTS TO DERIVE**  \n- **Appropriate attire**: deduce required clothing (e.g., jacket vs. T‑shirt) from the forecasted temperature and precipitation probability.  \n- **Estimated travel time** between home or current location and Tokyo Station, factoring in typical weekday afternoon traffic patterns.  \n- **Crowd level predictions** for popular nearby attractions based on typical visitor numbers during that hour of day and season.  \n\n---\n\n**4. EDUCATED GUESSES**  \n- If the request is made in mid‑October (common period for “今日の午後”), Tokyo’s daytime temperature typically ranges between 18 °C–23 °C, with moderate humidity (~70 %).  \n- Precipitation probability is usually low to medium; a light umbrella or waterproof jacket may be prudent.  \n- The area around Tokyo Station tends to be busy during lunch hours (≈12:00‑14:00) and late afternoon for commuters returning home, so expect higher foot traffic in those windows.  \n\n---",
        "reasoning": "The user is requesting a pre-survey for the given request: \"今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。\" So we need to produce a pre-survey. The instructions: \"Here is the pre-survey:\n\n1. Please list any specific facts or figures that are GIVEN in the request itself.It is possible that there are none.\n2. Please list any facts that may need to be looked up, and WHERE SPECIFICALLY they might be found.\n3. Please list any facts that may need to be derived(e.g., via logical deduction, simulation, or computation)\n4. Please list any facts that are recalled from memory, hunches, well-reasoned guesses, etc.\n\nWhen answering this survey, keep in mind that \"facts\" will typically be specific names, dates, statistics, etc.\nYour answer should use headings:\n\n1. GIVEN OR VERIFIED FACTS\n2. FACTS TO LOOK UP\n3. FACTS TO DERIVE\n4. EDUCATED GUESSES\n\nDo NOT include any other headings or sections... DO NOT list next steps or plans until asked to do so.\"\n\nThus the answer must be just those four sections with content.\n\nGiven facts: The request says \"今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。\" So the user will be going to Tokyo Station area in the afternoon today. That implies that date/time is current date/time at time of request: We don't know exact but it's presumably \"today\" (some date). The request says they want to check current date/time, weather etc. The given facts are that the user plans to go to Tokyo station area this afternoon. Possibly no specific other facts.\n\nFacts to look up: Current date and time; current weather forecast for Tokyo; recommended places near Tokyo Station (e.g., Tsukiji Market, Imperial Palace East Gardens, Ginza, Marunouchi, etc); possible crowds or events. Also local transport schedules.\n\nFacts to derive: From the current date/time and weather, we can derive what clothing is appropriate; which stores are open at that time; likely traffic conditions; best routes. Possibly deduce approximate travel time.\n\nEducated guesses: Based on typical climate for Tokyo in this month (maybe October?), we guess temperature range; maybe humidity. Also guess how busy the area might be.\n\nWe should not provide next steps or plans until asked.\n\nThus produce headings and lists. The content must be in Japanese? The request is in Japanese, but pre-survey could be in English? Probably in Japanese for consistency. But instructions are given in English. I'd do Japanese headings with English inside? They said \"Your answer should use headings: 1. GIVEN OR VERIFIED FACTS etc.\" So likely keep them as those English headings.\n\nLet's produce four sections:\n\n1. GIVEN OR VERIFIED FACTS\n- The user plans to go to Tokyo Station area this afternoon.\n- They want current date/time, weather, and suggestions.\n\n2. FACTS TO LOOK UP\n- Current date/time (system time)\n- Current weather forecast for Tokyo (temperature, precipitation probability, wind)\n- List of nearby attractions/shops near Tokyo Station (e.g., Imperial Palace East Gardens, Marunouchi Building, Ginza, Tsukiji Outer Market, etc.)\n- Operating hours of those places\n- Local transportation information: train schedules, walking routes.\n\n3. FACTS TO DERIVE\n- Appropriate clothing based on weather forecast.\n- Expected crowd level given time of day and date (e.g., weekday afternoon).\n- Potential traffic congestion.\n\n4. EDUCATED GUESSES\n- Likely temperature range for Tokyo in this month (~20°C to 25°C).\n- Humidity levels moderate.\n- Popular attractions may be busy around lunch hours.\n\nMake sure no extra headings or sections. No next steps.",
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      },
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2026-05-09 15:44:00 [DEBUG]
 Received request: POST to /v1/chat/completions with body  {
  "messages": [
    {
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      "content": "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Below I will present you a request.\n\nBefore we beg... <Truncated in logs> ...NOT list next steps or plans until asked to do so."
    },
    {
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      "content": "**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS**  \n- The user will v... <Truncated in logs> ...xpect higher foot traffic in those windows.  \n\n---",
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      "role": "user",
      "content": "Fantastic. To address this request we have assembl... <Truncated in logs> ...ticular expertise\nmay not be needed for this task."
    }
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2026-05-09 15:44:03  [INFO]
 [openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:  {
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      "message": {
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        "content": "- **TimeAgent**: 取得する項目  \n  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準時）。  \n\n- **WeatherAgent**: 取得する項目  \n  - 東京駅周辺の現在の天気予報（温度、降水確率、風速・風向、湿度）。  \n\n- **LocalGuideAgent**: 取得しつつ提案する項目  \n  - 東京駅近隣で立ち寄りやすい候補地（丸の内オフィス街、銀座、築地市場など）  \n  - 各候補地の営業時間・イベント情報  \n  - 徒歩・電車でのアクセスコースと所要時間  \n  - 推奨持ち物（傘、雨具、快適な靴など）、過ごし方のアイデア（散策ルート、食事スポット）  \n  - 注意点（混雑時刻、交通渋滞、施設利用規則）  \n\nこれらを統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。",
        "reasoning": "We need to propose a short bullet-point plan on how to address original request: verify date/time, check weather in Tokyo, suggest candidate stops near Tokyo Station, recommend items, time management, precautions. Use the agent roles: TimeAgent, WeatherAgent, LocalGuideAgent. Need to decide which agents needed.\n\nThe pre-survey gave facts and guessed info; now we produce plan bullet points for addressing request.\n\nWe should include short plan, referencing each agent and what they will do. No need to involve all team members if not needed. But likely all three are relevant: TimeAgent for date/time, WeatherAgent for weather, LocalGuideAgent for candidate places, suggestions, packing items, precautions. So plan bullet points:\n\n- Ask TimeAgent to fetch current local time.\n- Ask WeatherAgent to retrieve Tokyo forecast for today.\n- Ask LocalGuideAgent to generate list of recommended stops near Tokyo Station (e.g., cafés, shops, attractions).\n- Based on that data, LocalGuideAgent will also produce recommendations on items to bring (umbrella, comfortable shoes), how to spend afternoon (walking route, dining suggestions), and precautions (traffic, crowds, accessibility).\n\nWe might also consider not needing all agents if some are unnecessary; but all seem necessary.\n\nLet's craft bullet-point plan accordingly.",
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2026-05-09 15:44:03 [DEBUG]
 Received request: POST to /v1/chat/completions with body  {
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    {
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      "content": "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Below I will present you a request.\n\nBefore we beg... <Truncated in logs> ...NOT list next steps or plans until asked to do so."
    },
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      "content": "Fantastic. To address this request we have assembl... <Truncated in logs> ...ticular expertise\nmay not be needed for this task."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "- **TimeAgent**: 取得する項目  \n  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準... <Truncated in logs> ...を統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。",
      "name": "Manager"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "We are working to address the following user reque... <Truncated in logs> ...を統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Recall we are working on the following request:\n\n今... <Truncated in logs> ...\n   \"answer\": string,\r\n   \"reason\": string\r\n}\r\n}\r\n"
    }
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2026-05-09 15:44:06  [INFO]
 [openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:  {
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      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "We need to output the JSON only with the keys specified. Let's structure accordingly.\n\n- is_request_satisfied: boolean indicates if the request fully satisfied? We can set true because we have the request content but haven't verified all details yet.\n\n- is_in_loop: false maybe.\n\n- is_progress_being_made: we don't have progress; we are not in loop.\n\n- next_speaker: choose among TimeAgent, WeatherAgent, LocalGuideAgent. We might not need all three if some not needed.\n\nWe should output the plan to address request: bullet points for each.\n\nAlso \"What instruction or question would you give this team member? (Phrase as if speaking directly to them, and include any specific information they may need)\"\n\nThus we need to ask which agent to call next. Probably LocalGuideAgent is essential; WeatherAgent for forecast; TimeAgent maybe just to confirm local time.\n\nWe might not need all three. So choose LocalGuideAgent as main. Provide a question: \"現在の天気と立ち寄り先候補を教えてください\" or similar.\n\nLet's craft JSON with keys: is_request_satisfied, is_in_loop, is_progress_being_made, next_speaker, instruction_or_question.```json\n{\n  \"is_request_satisfied\": true,\n  \"reason\": \"The user’s request clearly asks for confirmation of the current date/time, Tokyo’s weather forecast, and candidate stop‑by locations around Tokyo Station before proposing what to bring, how to spend the time, and safety notes.\",\n  \"is_in_loop\": false,\n  \"is_progress_being_made\": false,\n  \"next_speaker\": \"LocalGuideAgent\",\n  \"instruction_or_question\": \"現在の天気予報と東京駅周辺でおすすめできる立ち寄り先を教えてください。\"\n}\n",
        "reasoning": "The user wants to know if the request is satisfied. We need to answer in JSON with keys: is_request_satisfied, is_in_loop, is_progress_being_made, next_speaker, instruction_or_question. Provide boolean and reason strings.\n\nWe must examine the original request for evidence. The request includes: \"今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。\" So facts needed: current datetime, weather forecast for Tokyo, candidate stops around Tokyo Station.\n\nNow produce JSON.",
        "tool_calls": []
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2026-05-09 15:44:06 [DEBUG]
 LlamaV4: server assigned slot 3 to task 14658
2026-05-09 15:44:06 [DEBUG]
 Received request: POST to /v1/chat/completions with body  {
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      "content": "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Below I will present you a request.\n\nBefore we beg... <Truncated in logs> ...NOT list next steps or plans until asked to do so."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS**  \n- The user will v... <Truncated in logs> ...xpect higher foot traffic in those windows.  \n\n---",
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    {
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      "content": "Fantastic. To address this request we have assembl... <Truncated in logs> ...ticular expertise\nmay not be needed for this task."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "- **TimeAgent**: 取得する項目  \n  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準... <Truncated in logs> ...を統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。",
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    {
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      "content": "We are working to address the following user reque... <Truncated in logs> ...を統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Recall we are working on the following request:\n\n今... <Truncated in logs> ...\n   \"answer\": string,\r\n   \"reason\": string\r\n}\r\n}\r\n"
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2026-05-09 15:44:09  [INFO]
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        "role": "assistant",
        "content": "{\n  \"is_request_satisfied\": {\n    \"answer\": false,\n    \"reason\": \"\"\n  },\n  \"is_in_loop\": {\n    \"answer\": false,\n    \"reason\": \"\"\n  },\n  \"is_progress_being_made\": {\n    \"answer\": false,\n    \"reason\": \"\"\n  },\n  \"next_speaker\": {\n    \"answer\": \"LocalGuideAgent\",\n    \"reason\": \"The user specifically needs local suggestions for places to visit around Tokyo Station, so this agent’s expertise on nearby attractions and logistics is most relevant.\"\n  }\n}",
        "reasoning": "We need to respond with the JSON schema. The survey has four sections: GIVEN OR VERIFIED FACTS, FACTS TO LOOK UP, FACTS TO DERIVE, EDUCATED GUESSES.\n\nLet's fill them based on the request:\n\n1. GIVEN or Verified facts: from user message: \"今日の午後に東京駅周辺へ行きます。現在日時、東京の天気、立ち寄り先候補を確認したうえで、持ち物・過ごし方・注意点をまとめて提案してください。\"\n\nSo the given facts are: they will visit Tokyo Station area in the afternoon; need current datetime, weather, candidate stops.\n\n2. Facts to look up: Current date/time (from system). Weather forecast for Tokyo (source: Japan Meteorological Agency). Candidate places around Tokyo Station (could be from official tourism sites like \"Tokyo Metropolitan Government\" or travel guides). Perhaps mention \"Official tourism sites\" in the request? It doesn't specify but we can use JMA, Hyperdia.\n\n3. Facts to derive: Attire based on temperature and precipitation probability; approximate walking time; expected crowd levels for certain spots given typical weekday afternoon traffic.\n\n4. Educated guesses: If it's mid‑October, Tokyo's average daytime temp 18-23°C, low to moderate rainfall, moderate humidity (~70%). Also that commuter traffic peaks around 16-17h, so expect higher footfall in the late afternoon.\n\nLet's output JSON accordingly.",
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2026-05-09 15:44:09 [DEBUG]
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    {
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      "content": "あなたは複数の専門エージェントを統括するマネージャーです。ユーザーの目的を達成するため、必要な専門家へ依頼し、結果を統合して日本語で最終回答をまとめてください。"
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    {
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      "content": "Below I will present you a request.\n\nBefore we beg... <Truncated in logs> ...NOT list next steps or plans until asked to do so."
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      "content": "**1. GIVEN OR VERIFIED FACTS**  \n- The user will v... <Truncated in logs> ...xpect higher foot traffic in those windows.  \n\n---",
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    {
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      "content": "- **TimeAgent**: 取得する項目  \n  - 本日の正確な日時（タイムゾーンは日本標準... <Truncated in logs> ...を統合して「今日の午後に東京駅周辺へ行く」ための持ち物・過ごし方・注意点をまとめた提案を作成します。",
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    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Recall we are working on the following request:\n\n今... <Truncated in logs> ...\n   \"answer\": string,\r\n   \"reason\": string\r\n}\r\n}\r\n"
    }
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2026-05-09 15:44:11  [INFO]
 [openai/gpt-oss-20b] Generated prediction:  {
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        "content": "{\"next_speaker\":\"TimeAgent\",\"instruction_or_question\":\"本日の午後に東京駅周辺へ行く予定とのことですので、まずは現在日時を確認し、その後で天気情報と立ち寄り先候補をチェックします。持ち物・過ごし方・注意点について統合した提案をまとめます。\"}",
        "reasoning": "We need to produce JSON with keys: is_request_satisfied, is_in_loop, is_progress_being_made, next_speaker, instruction_or_question. The user asked: \"Below I will present you a request...\". They want a short bullet-point plan for addressing the original request. But we should not list next steps or plans until asked to do so. So just answer who should speak next and what instruction or question would be given.\n\nWe need to pick an agent among TimeAgent, WeatherAgent, LocalGuideAgent.\n\nTimeAgent: current date/time. WeatherAgent: weather forecast. LocalGuideAgent: candidate places.\n\nWe will produce a JSON with keys: \"next_speaker\" and \"instruction_or_question\". Provide instructions for which agent to ask next. So we need to ask user if they want us to proceed or give instruction.\n\nThus output:\n\n{\n  \"next_speaker\": \"...\",\n  \"instruction_or_question\": \"...\"\n}\n\nWe should phrase in Japanese.",
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