学士課程の卒業論文として開発した、イベント駆動型マルチエージェントAIシステム。モンゴル証券取引所のデータを分析し、モンゴル語でパーソナライズした投資アドバイスを提供する。5つの専門エージェントは互いを直接呼び出さず、Apache Kafkaを介して協調する。

エージェント間の直接API連携はN×Mの結合を生むが、全メッセージをKafka経由にすることでN+Mまで削減。各エージェントは独立して障害を許容し、インスタンス追加で水平スケールする。あらゆるイベントはデバッグやモデル再学習のためにリプレイ可能で、ステートフルな多段階実行プランはApache Flinkが担う。

OrchestratorはGemini 2.0 Flash上のReActループで意図を分類し、Investment・News・Knowledgeの各エージェントへ処理を振り分ける。KnowledgeはMSE企業ナレッジベース上のpgvector RAG。AIクエリは約15〜20秒、APIは約200〜500msで応答し、システム全体はアイドル時約123MB・エージェント稼働率99.9%で動作する。