n8nで「三権分立AIエージェント」を構築したら、寝ている間にバグのないコードが勝手に完成した話 | TechDistill

> Source: Qiita_Trend

// Problem

単一のLLMによる開発（Vibe Coding）では、人間が指示とレビューのボトルネックとなり、ハルシネーションや手抜きが発生しやすい。また、複数モデルをループさせると、コンテキストの肥大化に伴いAPIコストが指数関数的に増大し、実運用が困難になるという課題がある。

// Approach

n8nを用いて、Writer（生成）、Critic（レビュー）、Judge（物理検証）の役割を分離。コスト抑制のため、モデルの階級分け（Tiering）、差分（Diff）のみの伝達、リトライ回数の制限（MAX_RETRIES）およびDLQ（Dead Letter Queue）への退避を実装した。

// Result

1日5機能の処理において、無策時の月額150万円から、最適化後は月額約1,900円へとコストを99.9%削減。E2Bによるサンドボックス実行を通じ、人間が介在せずとも物理検証をパスしたコードが自動生成される仕組みを実現した。

Senior Engineer Insight

> 本構成の真価は、単なるAI利用ではなく「コストと精度のトレードオフ」をアーキテクチャで制御している点にある。特にDiff伝達によるコンテキスト削減と、モデルのTieringによるコスト管理は、実運用における必須要件だ。ただし、E2B等の外部環境依存や、複雑なビジネスロジックへの対応力には限界がある。単なる「コード生成」ではなく、テストコードの自動生成とセットで運用し、人間は「検証結果の最終承認」に特化する設計が望ましい。AIを「道具」ではなく「自律的な組織」として扱う視点は、今後の開発パラダイムにおいて極めて重要である。