LLMの発展と普及に伴い、モデルが専門領域や業務システムなどの複雑なタスクを取り扱うようになり、入力プロンプトの指示追従性が低下する問題が指摘されている。本研究は、ユーザーがLLMに期待する要望と応答とが乖離し得るこの問題について、従来のプロンプトエンジニアリングに頼らず、LLMの自律性を用いた手法を提案する。動的なエージェント定義と合意形成に基づく応答生成により、指示追従性の指標で従来手法を超える精度に達することを示唆した。この方法は、タスクの複雑性とシナリオに依存しない安定したLLMシステムの実現と、マルチエージェントLLMにおける新たなコンテキストエンジニアリング方法論の模索に貢献する。