ゼロショットイベント抽出（ZSEE）は、大規模言語モデル（LLMs）にとって複雑な推論やドメイン特有の理解が求められるため、大きな課題となっています。従来の方法では、トリガーの誤分類や引数の欠落、スキーマ違反といった不完全または構造的に無効な出力が生じがちです。本論文では、イベント抽出をソフトウェア工学のように捉えた新しいマルチエージェントフレームワーク「Agent-Event-Coder（AEC）」を提案します。AECは、ZSEEを情報検索、計画、コーディング、検証という専門的なサブタスクに分解し、それぞれを専用のLLMエージェントが担当します。イベントスキーマは実行可能なクラス定義として表現され、検証エージェントによる確定的な検証と正確なフィードバックが可能です。このプログラミングにインスパイアされたアプローチにより、ITERATIVEな改良を通じて明確化とスキーマの遵守が実現され、結果として精度が高く完全なスキーマ一貫した抽出が可能となります。実験結果は、AECが過去のゼロショットベースラインを常に上回ることを示しています。