本研究は、工学設計プロセスにおける多分野の専門知識が必要とされる複雑なコラボレーションを解決するために、知識主導のマルチエージェントAIフレームワークを提案しています。このフレームワークは、設計とレビューのループを統合し、専門的な知識に基づくエージェントが協働して設計候補を生成および改善します。具体的な例として、4桁のNACA翼型の空力最適化への適用が示されています。フレームワークは、グラフオントロジスト、設計技術者、システム技術者の3つのAIエージェントで構成され、グラフオントロジストは大規模言語モデルを用いてドメイン特化の知識グラフを構築します。システム技術者は、人間の管理者からの情報をもとに技術要件を策定し、設計の生成と評価を導きます。最終的に、設計はパフォーマンス指標の最適化を図り、エージェント間の反復フィードバックループを通じて改善されます。