OCI入門(3) OCIの AlwaysFree 枠で「MAGIシステム」的な仕組みを再現してみた

はじめに

先月に A2A で MAGI システムを作ろう、という記事を書きましたが、諸般の事情により、まずは OCI を使って、無料で作成できる MAGI的Webシステム を作成してみました。

MAGIシステムというのは、3つの独立した人格の AI が議論し、最終決議を下すというものですが、このプロセスを、無料で使える OCI のクラウド基盤と、WebUI を簡単に作成できる Streamlit を使い、無料枠の範囲で Gemini 2.5 Flash API を呼び出すという組み合わせで、完全無料で実現してみましたので、ご参考までに見てみてください。

動作環境の準備

① インスタンス準備
　VM: VM.Standard.E2.1.Micro
　（無料枠ではメモリが1GBしかない上記のインスタンスしか作成できませんでした・・）
　OS: Ubuntu 22.04（メモリ消費が少ないため）

② メモリ不足対策
　OCIの無料枠（1GBメモリ等）でもスワップ領域を確保することで、OSやアプリケーションを安定動作させることができます。

# 2GBのスワップ領域を確保
sudo fallocate -l 2G /swapfile && sudo chmod 600 /swapfile && sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

③ 各種パッケージのインストール
　pip の場所が不明になる問題を回避するため、仮想環境（venv）を構築します。
（こちらは Gemini3 に作成してもらったまま使用しております）

sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-venv
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# langchain-google-genaiをインストール
pip install -U streamlit langchain-google-genai langchain-community chromadb

④ ネットワーク通信の開通
　外部ブラウザからアクセス可能にするための設定です。
　・サーバー内ファイアウォールの設定

sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 8501 -j ACCEPT
sudo netfilter-persistent save

　・OCIセキュリティ・リストの設定
　　ソースCIDR: 0.0.0.0/0
　　宛先ポート範囲: 8501 (TCP) を許可

※本件では、かなり簡易的な設定を行っていますが、実際にはきちんとセキュリティ設定を行うことをお勧めします。

💡 Streamlit とは？
HTML/CSS/JavaScriptを一切書かずに、Pythonだけで Web UI を作成できます。
また機会がありましたら、Streamlit について詳しくご紹介します。

プログラムの実装

あらかじめ、Google Gemini APIキーの取得（無料）を行って起き、下記プログラムの
「YOUR_API_KEY_HERE」部分に、APIキーを設定してください。
（あくまで実験用のため直書きしていますが、ソースコードにAPIキーを直書きすることは避けてください）

Python magi.py

import streamlit as st
import os
import time
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

# APIキーの設定
# 注: 本番運用時は環境変数等で管理することを推奨します
GEMINI_API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"

# --- 画面設定とCSSハック (MAGI専用デザイン) ---
st.set_page_config(page_title="MAGI SYSTEM", layout="wide")

st.markdown("""
    <style>
    body { background-color: #000; }
    .stApp { background-color: #000; }
    .magi-card {
        padding: 20px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;
        border: 1px solid #ff4b00; background-color: #0a0a0a;
        color: #ff4b00; font-family: 'Courier New', monospace;
        min-height: 250px; box-shadow: 0 0 10px #ff4b00;
    }
    .magi-header { font-weight: bold; font-size: 1.3em; border-bottom: 1px solid #ff4b00; margin-bottom: 10px; }
    
    /* 最終決議用の点滅アニメーションと巨大文字 */
    @keyframes blink { 0% { opacity: 1; } 50% { opacity: 0.3; } 100% { opacity: 1; } }
    .final-decision-box {
        padding: 40px; text-align: center; border: 5px double #ff4b00;
        background-color: #000; margin-top: 20px;
    }
    .status-code {
        font-size: 5em; font-weight: bold; animation: blink 0.8s infinite;
        letter-spacing: 10px; margin: 20px 0;
    }
    .verdict-text {
        font-size: 2em; border: 2px solid #ff4b00; display: inline-block; padding: 10px 30px;
    }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

st.title("🔴 MAGI SYSTEM : STRATEGIC DECISION")
st.info("OCI Always Free x Gemini 2.5 Flash：3つの独立した人格による分散合議プロセス")

# モデル初期化
model = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash", google_api_key=GEMINI_API_KEY)

# 3者のペルソナ定義
magi_config = {
    "MELCHIOR-1": "科学者：論理的、効率的、技術的実現性を重視。感情を排した冷徹な判断を下す。",
    "BALTHAZAR-2": "母：倫理、安全、社会への影響、長期的な保護を重視。リスクを極端に嫌う。",
    "CASPER-3": "個人（女）：直感、情熱、独自の美学、競争優位性を重視。時に大胆な賭けを支持する。"
}

if prompt := st.chat_input("審議事項を入力してください（例：新規事業へ投資すべきか？）"):
    with st.chat_message("user"):
        st.write(f"【諮問内容】: {prompt}")

    results = {}
    cols = st.columns(3)

    # ステータス管理
    with st.status("MAGI審議中... システム接続確認", expanded=True) as status:
        for i, (name, persona) in enumerate(magi_config.items()):
            with cols[i]:
                st.markdown(f"🧬 **{name}** System Online...")
                
                # レート制限(429)回避のリトライロジック
                for attempt in range(5):
                    try:
                        time.sleep(i * 1.5) 
                        sys_prompt = f"あなたはMAGIの{name}です。役割は{persona}です。諮問に対し150字程度で意見を述べ、最後に必ず【賛成】か【反対】か【条件付き賛成】を明記してください。"
                        response = model.invoke([HumanMessage(content=f"{sys_prompt}\n\n諮問: {prompt}")])
                        results[name] = response.content
                        
                        st.markdown(f"""<div class='magi-card'>
                            <div class='magi-header'>{name} ANALYSIS</div>
                            {response.content}
                        </div>""", unsafe_allow_html=True)
                        break
                    except Exception as e:
                        st.caption(f"再試行中... ({attempt+1}/5)")
                        time.sleep(10)
        status.update(label="審議完了。最終決議を生成中...", state="complete", expanded=False)

    # --- 合意形成ロジック ---
    votes = {"賛成": 0, "条件付き賛成": 0, "反対": 0}
    for res in results.values():
        if "条件付き賛成" in res: votes["条件付き賛成"] += 1
        elif "賛成" in res: votes["賛成"] += 1
        elif "反対" in res: votes["反対"] += 1

    summary_prompt = f"以下の3者の意見を統合し、最終的な結論を250字程度で出力してください。多数決の結果を含めてください。\n\n{results}"
    final_summary = model.invoke([HumanMessage(content=summary_prompt)])

    # 判定とカラーリング
    is_passed = (votes["賛成"] + votes["条件付き賛成"]) >= 2
    code = "601" if is_passed else "602"
    status_label = "PASSED (可決)" if is_passed else "REJECTED (否決)"
    main_color = "#00ff00" if is_passed else "#ff0000"

    # 最終決議の巨大表示
    st.markdown(f"""
        <div class="final-decision-box" style="border-color: {main_color};">
            <div style="color: {main_color}; font-size: 1.5em;">MAGI FINAL DECISION</div>
            <div class="status-code" style="color: {main_color};">CODE: {code}</div>
            <div class="verdict-text" style="color: {main_color}; border-color: {main_color};">
                {status_label}
            </div>
        </div>
    """, unsafe_allow_html=True)

    st.markdown(f"### 📢 最終報告サマリー\n{final_summary.content}")
    st.bar_chart(votes)

いよいよ実行！！

OCI のコンソールより、下記を実行します。

 python3 -m streamlit run magi.py

実行すると、下記の画面になります。

Collecting usage statistics. To deactivate, set browser.gatherUsageStats to false.

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Local URL: http://localhost:8501
  Network URL: http://10.0.0.xxx:8501
  External URL: http://138.2.60.xxx:8501

External URLに表示されている、「http://138.2.60.xxx:8501 」をダブルクリックします。
すると Webブラウザが立ち上がり、プロンプト入力画面になりますので、適当な審議事項（諮問）を入れてみてください。

実行結果

今回は、エヴァンゲリオンでおなじみ(?)の質問（諮問）をしてみました。

３者がそれぞれの判断で、賛成、反対、条件付き賛成を回答し、とりまとめを行って最終回答を行っています。

まとめ

今回は、OCI の Always Free を利用して。「MAGIシステム」的な仕組みを再現してみました。A2A のような完全なマルチエージェントではありませんが、意外とお手軽にこのようなアプリケーションを作成できますので、みなさんもチャレンジしてみてください！