■ 概要（1行） 大規模言語モデル（LLM）の能力を拡張し、研究プロセス全体を構造化・管理するためのCLIベースのエージェント・ワークフロー・オーケストレーター。 ■ 特徴・用途（2〜3行） 単なるコンテンツ生成ではなく、引用・参考文献の収集、データの整合性検証、論理的な一貫性チェックといった、研究の「煩雑な（Grunt）」プロセスを自動化します。これは、AIがコパイロットとして機能し、知識労働における人間による最終判断（Human-in-the-loop）を構造的に支援することを目的としています。 特に、Style Calibrationのような機能は、単なる高品質な文章生成ではなく、ユーザーの過去の文体傾向を学習し、自然なアウトプットを追求する点で優れています。 ■ 結論（1行） LLMの活用が単なるプロンプトエンジニアリングの域を超え、ワークフロー層でのシステム的支援（エージェンシー）へと進化していることを示す、実用的な開発事例です。