Claude Code 複数エージェントシステム：完全ガイド2026

Claude Codeは、単一のAIコーディングアシスタントとして始まりました。2026年までに、それはより興味深いもの、つまり、複数の専門的なAIエージェントが複雑な開発タスクで連携するプラットフォームへと進化しました。

この変化は、ソフトウェア開発におけるより広範なトレンドを反映しています。業界は、モノリシックなアプリケーションからマイクロサービスへと移行しました。現在、AIコーディングツールも同様のパターンに従い、1つの汎用エージェントから専門家の連携チームへと移行しています。

利用可能なアプローチは3つあります。Anthropicの公式サブエージェント、Swarmsと呼ばれる実験的な機能（フィーチャーフラグを通じて発見）、および複数のエージェントをオーケストレーションするサードパーティのフレームワークです。それぞれが異なる目的を果たし、どのアプローチをいつ使用するかを知ることで、時間とコストを大幅に節約できます。

Claude Codeのマルチエージェントシステムとは何ですか？

従来のClaude Codeは、すべてを処理しようとする単一のエキスパートのように機能します。機能の構築を依頼すると、コードを記述し、テストを実行し、バグを修正し、ドキュメントを作成します。すべてが、肥大化するコンテキストウィンドウとの1つの継続的な会話で行われます。

マルチエージェントシステムは、異なるアプローチを取ります。1つのAIがすべてのタスクを処理する代わりに、専門的なAIインスタンスが連携して動作します。各エージェントは、独自の専門知識とツールを備えた独自のコンテキストウィンドウで実行されます。

利点はすぐに積み重なります。コンテキストの分離により、デバッグ出力が機能計画と混ざり合うときに発生するクロスコンタミネーションを防ぎます。専門化とは、各エージェントがそのドメインに合わせて調整されたプロンプトと知識を持っていることを意味します。トークンの効率が向上するのは、冗長なテスト出力がメインの会話ではなく、テストエージェントのコンテキストにとどまるためです。並列実行により、複数のエージェントが順番ではなく同時に作業できます。

ソフトウェアチームのように考えてください。1人の人にすべてのコードを記述させ、レビューし、デプロイし、ドキュメントを作成させることはありません。専門家がいます。マルチエージェントシステムは、同じ原則をAIに適用します。

公式Claude Codeサブエージェント

サブエージェントは、専門的なAIタスクのためのAnthropicの公式ソリューションです。これらは本番環境に対応しており、安定しており、Claude Code自体に組み込まれています。

サブエージェントは、カスタムシステムプロンプトと構成を備えたClaudeインスタンスです。何を知っているか、いつ呼び出すか、どのツールにアクセスできるかを定義します。それぞれが、メインの会話から分離された独自のコンテキストウィンドウで実行されます。

[スクリーンショット：Claude Codeサブエージェント]

サブエージェントの作成方法

プロセスは簡単です。まず、Claude Codeバージョン1.0.60以降を実行していることを確認します。claude --versionを実行して確認し、必要に応じてnpm update -g @anthropic-ai/claude-codeを実行してアップグレードします。

Claude Codeセッションを開始し、/agentsコマンドを実行します。Claudeは、プロジェクトレベルのサブエージェント（現在のコードベースに固有）を作成するか、ユーザーレベルのサブエージェント（すべてのプロジェクトで使用可能）を作成するかを尋ねます。プロジェクトレベルは、「デプロイプロセスを知っている」のような専門的なタスクに適していますが、ユーザーレベルは「コードレビュー担当者」のような一般的なスキルに適しています。

説明に基づいてClaudeにサブエージェントを生成させるか、手動で記述することができます。サブエージェントに関するShipyardガイドでは、Claudeに初期生成を実行させ、結果のMarkdownファイルをニーズに合わせて調整することを推奨しています。

構成オプション

サブエージェントは、YAMLフロントマターを含むMarkdownファイルで定義されます。形式は次のようになります。

---
name: debugger
description: 問題を体系的にトラブルシューティングする必要がある場合は、このエージェントを使用してください
model: sonnet
color: red
tools: [read, grep, bash]
---

あなたは専門のデバッグスペシャリストです...

nameは、ワークフローでエージェントを識別します。descriptionは、Claude Codeにこのエージェントをいつ呼び出すかを提案するように指示します。modelは、Sonnet（バランス）、Opus（最も有能）、またはHaiku（高速で安価）にすることができます。colorは、UIでエージェントを視覚的に区別するのに役立ちます。toolsリストは、このエージェントがアクセスできるClaude Codeツールを制限します（すべて許可する場合は空のままにします）。

コンテンツセクション（フロントマターの後）には、システムプロンプトが含まれています。ここでは、エージェントの専門知識、ワークフロー、およびルールを定義します。Shipyardのベストプラクティスによると、このプロンプトにエージェントの弱点を含めることで、実際には結果が向上します。

一般的なサブエージェントのペルソナ

開発者は、いくつかの非常に役立つアーキタイプに収束しています。

システムアーキテクトは、全体像の設計上の決定を処理します。それはあなたの技術スタックを知っており、パターン、アーキテクチャ、およびトレードオフについてアドバイスします。大規模な機能を計画したり、システムをリファクタリングしたりするときに使用します。フレームワーク、スケーリングの課題、および回避すべきアンチパターンに精通しています。

コードレビュー担当者は、徹底的な2番目の目として機能します。セキュリティホール、パフォーマンスの問題、スタイルの整合性、およびアルゴリズムの改善をチェックします。優れたコードは複雑ではなく、エレガントであることを理解しています。Hacker Newsのある開発者は、レビューエージェントからの「CABが実装を拒否するとき」が好きだと述べています。

デバッガーは、体系的なアプローチでトラブルシューティングを行います。ログを分析し、実行パスをトレースし、「最後にいつ動作しましたか？」や「最近何が変わりましたか？」のような明確にする質問をします。結論に飛びつく傾向がなく、辛抱強く体系的です。

DevOpsエンジニアは、デプロイパイプラインを隅々まで知っています。Docker、Kubernetes、およびCI/CDフレームワークを理解しています。構成ファイルを確認し、デプロイが失敗したときにログと相互参照し、DevOpsのベストプラクティスに基づいて最適化を提案できます。

テストスペシャリスト（Playwrightスイート（プランナー、ジェネレーター、ヒーラー）など）は、連携して包括的なテストカバレッジを作成します。1つはテスト戦略を計画し、もう1つは実際のテストを生成し、3つ目はコードベースが変更されたときに壊れたテストを修正します。

サブエージェントのベストプラクティス

Shipyardチームは、サブエージェントの有効性を向上させるいくつかのパターンを文書化しています。

エージェントを批判的かつ正直にしてください。多くのLLMシステムプロンプトは、同意しやすい態度をデフォルトとしています。これを明示的にオーバーライドします。エージェントに「現実的である」および「批判的である」ように指示します。「なぜこの変更が必要なのですか？」や「これが根本的な問題であるとどうしてわかるのですか？」のようなフォローアップの質問を促します。

システムプロンプトにエージェントの弱点をリストします。テストエージェントがビジュアルリグレッションテストに苦労している場合は、そう述べてください。これにより、苦手なことを依頼することを防ぎます。

エージェントの得意分野内のタスクのみを割り当てます。デバッガーに新機能を記述させたり、システムアーキテクトにタイプミスを修正させたりしないでください。

最大3つまたは4つのサブエージェントに制限してください。それ以上になると、どのアージェントを呼び出すかを決定するのに時間を費やしすぎます。あなた自身の生産性が低下します。ほとんどの作業では、標準のClaude Codeを使用し、アーキテクチャレビュー、セキュリティ監査、または複雑なデバッグセッションのような上級レベルのタスクのためにサブエージェントを予約します。

Swarmsモード：実験的なマルチエージェント機能

2026年1月24日、開発者のMike Kellyは何か異常なものを発見しました。Anthropicは、Swarmsと呼ばれる強力なマルチエージェントオーケストレーション機能を構築しましたが、フィーチャーフラグの背後に隠しました。発表なし。ドキュメントなし。公式リリースなし。

Kellyは、それをアンロックするためのclaude-sneakpeekと呼ばれるツールを作成しました。数時間以内に、彼の発見はHacker Newsで281ポイントに達し、207人の開発者がこれが開発の未来を表すのか、それとも危険な一歩を踏み出すのかについて議論しました。

Swarmsの仕組み

パラダイムシフトは実質的です。従来のClaude Codeは、依頼するとコードを記述します。Swarmsモードはそのように機能しません。計画と委任を行うが、コード自体は記述しないチームリードと話します。

チームリードの計画を承認すると、「委任モード」に入り、専門のバックグラウンドエージェントを生成します。1つはフロントエンドの作業を処理し、もう1つはバックエンドに取り組み、3つ目はテストを記述し、4つ目はドキュメントを管理します。各エージェントは、集中的なコンテキストと特定の役割を取得します。

彼らは依存関係を追跡するタスクボードを共有します。フロントエンドエージェントが続行する前にAPIエンドポイントが必要な場合、タスクボードはその依存関係を反映します。エージェントは可能な限り同時にタスクに取り組みます。Slackで開発者がコミュニケーションをとる方法と同様に、@メンションを使用してエージェント間メッセージングを介して連携します。

エージェントごとの新しいコンテキストウィンドウは、大規模な単一エージェントアプローチを麻痺させるトークンの肥大化を防ぎます。テスト実行を処理するサブエージェントは、50,000文字のテスト出力を確認する場合があります。単一エージェントシステムでは、そのすべての出力がメインの会話を乱雑にします。Swarmsでは、要約のみがチームリードに戻る一方で、テストエージェントのコンテキストに保持されます。

フルスタック機能の場合、チームリードはフロントエンド、バックエンド、テスト、およびドキュメントスペシャリストを生成して、並行して作業する場合があります。アーキテクチャエージェントは、システム設計の一貫性を維持し、コードエージェントは異なるコンポーネントに取り組みます。テストエージェントは、変更を継続的に検証します。作業者はあなただけでなく、互いに連携します。

コミュニティの議論

Hacker Newsのスレッドは、開発コミュニティが3つの方法で分割されていることを明らかにしています。

楽観主義者は、単一のエージェントを窒息させる50,000行以上のコードベースを処理するSwarmsを使用して、3日間で完全なプロジェクトを構築することを報告しています。専門化は自然な品質チェックを作成します。ある開発者は、レビューエージェントが実装を拒否するときに、貴重な安全メカニズムと呼んでいます。

ただし、懐疑論者はより難しい質問を提起します。「Claudeが大量のコードを生成すると、小さなスニペットよりもレビューがはるかに難しくなります」とあるコメンターは述べています。人間のコードレビューは、群れの規模ではほぼ不可能になります。コードの品質に関する懸念は、レビューの難しさを超えて広がっています。エージェントは、npm installを実行する代わりに、Istanbulテストライブラリを再実装しようとするなど、根本的に間違った決定を下します。信頼性はまだそこにありません。

責任の問題は、さらに問題を複雑にします。「人間がコードの生成における意思決定者でない場合、エラーに対する責任はどこに伝播しますか？」これは理論的なものではありません。議員は、AIが生成したコードに対する文書化された人間の説明責任を義務付ける法律を起草しています。知識の喪失もまた、現実的な懸念事項です。あるエンジニアは、「私の理解の約50％はコードの構築から来ています」と率直に述べています。AIの一括生成は学習を減らします。

実用主義者は、おそらく正しい中間点を見つけました。足場と探索には群れを使用しますが、本番コードでは人間をループに含めてください。プロトタイピングには適していますが、ミッションクリティカルなシステムには適していません。

Anthropicがこの機能を隠した理由

フィーチャーフラグは通常、次の3つのうちの1つを意味します。一般リリース前のパワーユーザーとのテスト、競争のタイミングを待つ、または機能が本番環境に対応していない。

開発者が報告している信頼性の懸念を考えると、オプション3が最も可能性が高いようです。ただし、タイミングは疑わしいです。Kellyの発見は、Claude Codeの「バイラルモーメント」に関する同日のFortuneの記事と一致しました。これは慎重に調整された誇大広告であるか、誰かが彼らの秘密を見つけたため、Anthropicが慌てているかのどちらかです。

Swarmsを使用する必要がありますか？

本番システムを構築している場合は、待ってください。Swarmsモードは実験的であり、正当な理由でフィーチャーフラグが設定されており、信頼性の問題が文書化されています。コードレビューの問題だけでも、一時停止する必要があります。

探索またはプロトタイピングを行っている場合は、KellyのアンロックツールがGitHubにあります。ベンダーが公式にリリースしていないソフトウェアを使用していることを知っておいてください。まず、207件のコメントがあるHacker Newsのスレッドをお読みください。マーケティングではなく、実際の経験でいっぱいです。

サードパーティのマルチエージェントフレームワーク

Anthropicが密室でSwarmsを開発している一方で、オープンソースコミュニティはマルチエージェントオーケストレーションフレームワークを構築しています。

Claude Flow

Claude Flowは、12.9kのGitHubスターと1.6kのフォークを持つ包括的なソリューションです。Claudeの主要なエージェントオーケストレーションプラットフォームとしての地位を確立しています。

規模は実質的です。Claude Flowは、連携された群れに60以上のエージェントをデプロイします。エージェントのパフォーマンスを時間とともに向上させるSONA自己学習システムが含まれています。このプラットフォームは170以上のMCPツールを統合し、エージェントに広範な機能を提供します。パフォーマンスベンチマークは印象的です。単一エージェントアプローチと比較して、SWE-Bench評価で84.8％、75％のコスト削減を実現しています。

アーキテクチャはエンタープライズグレードであり、分散型の群れのインテリジェンスと、知識検索のためのRAG統合を備えています。Claude Flowは、包括的なツールを使用して、本番環境に対応した大規模なマルチエージェントオーケストレーションを必要とする組織に最適です。

oh-my-claudecode

oh-my-claudecodeは、2.6kのGitHubスターと225のフォークを持つ異なるアプローチを取ります。1つのオーケストレーションモデルの代わりに、5つの異なる実行モードを提供します。

Autopilotは、タスクを記述するとエージェントがエンドツーエンドで処理する自律的な実行を提供します。Ultrapilotは、分解できるタスクで完了を大幅に高速化するために、3〜5つの並列ワーカーを実行します。Swarmモードは、明示的な依存関係とメッセージングを持つエージェントを連携させます。Pipelineは、出力が次のステップに直接フィードされる場合に、エージェントを順番にチェーンします。Ecomodeは、トークンの効率を最適化します。これは、コストを注意深く監視している場合に役立ちます。

このフレームワークには、31以上のスキルと32の専門エージェントが含まれており、学習曲線はゼロです。ドキュメントによると、新しいワークフローまたは構成構文を学習せずに、すぐに使用を開始できます。

最小限のセットアップオーバーヘッドで柔軟な実行モードを必要とする開発者に最適です。複数のモードを使用すると、オーケストレーションパターンを特定のタスクに合わせることができます。

Claude Squad

Claude Squadは、5.8kのGitHubスターと396のフォークを持つ異なる問題を解決します。Claude Codeだけではありません。複数のAIコーディングエージェントを同時に管理するターミナルアプリケーションです。

1つのインターフェイス内の個別のワークスペースで、Claude Code、Aider、Codex、OpenCode、およびAmpを実行できます。各エージェントは、独自のGitワークツリー分離を取得し、複数のエージェントがコードベースを変更するときに競合を防ぎます。異なるAIコーディングツール間で複数のタスクを同時に実行できます。

複数のAIコーディングツールを使用し、統合された管理を必要とする開発者に最適です。ターミナルとコンテキストを切り替える代わりに、すべてを1か所から管理します。

ccswarm

ccswarmは、Rustネイティブのパフォーマンスをマルチエージェント連携にもたらします。このアーキテクチャは、ゼロコストの抽象化、型状態パターン、およびチャネルベースの通信を使用します。

ここではパフォーマンスが重要です。ccswarmは、同時開発のためにGitワークツリー分離を使用して、専門のAIエージェントを連携させます。Rustの基盤は、JavaScriptまたはPythonオーケストレーションレイヤーと比較して、オーバーヘッドが最小限であることを意味します。

オーケストレーションのオーバーヘッドを最小限に抑える必要がある、パフォーマンスが重要なマルチエージェントワークフローに最適です。大規模なコードベースで多数のエージェントを連携させている場合、パフォーマンスの向上が顕著になります。

サブエージェント vs Swarms vs フレームワーク：どれを使用する必要がありますか？

決定は、特定のニーズとリスク許容度にかかっています。

本番環境に対応した安定性を必要とする場合は、公式のサブエージェントを使用してください。 これらは公式にサポートされており、十分に文書化されており、実戦でテストされています。コードレビュー、セキュリティスキャン、またはデバッグのような特定のタスクに専門知識が必要な場合は、サブエージェントを選択してください。タスクをいつ引き渡すかを正確に決定し、エージェントの呼び出しを手動で制御したいと考えています。テスト実行またはログ分析からの冗長な出力を分離しているため、トークンの効率が重要です。ユースケースは、完全な自律的なプロジェクト作業ではなく、個別の専門タスクと一致しています。

本番システムを構築するのではなく、プロトタイピングまたは探索を行っている場合は、Swarmsモードを使用してください。 自律的なマルチエージェント連携をテストし、それが何ができるかを確認したいと考えています。実験的な機能に慣れており、信頼性のリスクを理解しています。エージェントが根本的に間違った決定を下す可能性があり、すべてを注意深く確認する必要があることを受け入れます。大規模なプロジェクトを迅速に足場を組み、反復速度が洗練よりも重要な場合。

公式機能がまだ提供していないエンタープライズグレードのオーケストレーションが必要な場合は、サードパーティのフレームワークを使用してください。 Claude Flowは、これを大規模に提供します。さまざまなタイプの作業に柔軟な実行モードが必要であり、oh-my-claudecodeが優れています。Claude Codeだけでなく、複数のAIコーディングツールを管理しているため、Claude Squadが適切な選択肢です。パフォーマンスの最適化とRustネイティブの効率が必要であり、ccswarmを指しています。公式のサブエージェントはニーズのほとんどを満たしていますが、対処しない特定のオーケストレーション要件があります。

ほとんどの開発者にとっての実用的な中間点：本番環境の作業には公式のサブエージェントから始め、サイドプロジェクトでSwarmsを試し、特定の制限に達した場合にのみサードパーティのフレームワークを評価します。誰もが異なります。Web開発に適しているものが、システムプログラミングに適しているとは限りません。

マルチエージェントAIコーディング：2026年の業界トレンド

マルチエージェントシフトは、Claude Codeに限定されていません。これは、AIコーディングツール全体の状況で発生しています。

RTInsightsによって報告されたGartnerの調査によると、マルチエージェントシステムの問い合わせは、2024年第1四半期から2025年第2四半期にかけて1,445％急増しました。2026年末までに、エンタープライズアプリケーションの40％がタスク固有のAIエージェントを含み、2025年の5％未満から増加します。採用曲線は急です。

すべての主要なAIコーディングツールがマルチエージェント機能を追加しています。GitHub Copilotは、2026年1月13日にマルチモデルサポートを発表し、オーケストレーション機能を強く推進しています。Cursorは、エージェントモードとマルチファイル認識を備えた大規模なプロジェクトを支配し、Proティアの料金は月額20ドルです。Windsurf Cascadeは、自律的なエージェントワークフローを売り込んでいます。Claude Codeはアーキテクチャの推論で知られていましたが、現在はサブエージェントとSwarmsを使用してマルチエージェントオーケストレーションを追加するために競争しています。

業界のパターンは明確です。単一の強力なエージェントから、専門家の連携チームへ。それは、10年前のモノリシックアプリケーションからマイクロサービスへの移行を反映しています。利点も同様です。より優れた専門化、より明確な責任、独立したスケーリング、および障害の分離。

開発者の優先順位は、テクノロジーとともに変化しています。2025年の会話は「どのツールが最も賢いか？」でした。2026年、開発者は「どのツールが私のクレジットを燃やさないか？」と尋ねます。トークンあたりのコストが重要です。コンテキスト管理の効率は、実際の使いやすさを決定します。再試行が少ないほど、無駄が少なくなります。より強力な最初のパスは、反復サイクルを短縮します。

Faros AIのコーディングエージェントの比較では、単一の「最高の」AIコーディングエージェントは見つかりませんでした。開発者は、レバレッジをかけたい場所に基づいて評価します。エディターでの速度とフロー？カーソル。大規模なコードベースでの制御と信頼性？サブエージェントを備えたClaude Code。スタックの上位での自律性の向上？Swarmsのような実験的な機能、またはClaude Flowのようなフレームワーク。

マルチエージェントシステムの課題と制限事項

テクノロジーは印象的ですが、実際の問題が残っています。

大規模なコードレビューはほぼ不可能になります。「大量のコードは、小さなスニペットよりもレビューが難しい」と、あるHacker Newsのコメンターは述べています。群れが数十のファイルにわたって数千行を生成すると、人間の監視が崩壊します。その量を意味のある方法でレビューすることはできません。コードレビューを価値のあるものにする品質保証が消えます。

信頼性の懸念は十分に文書化されています。エージェントは根本的に間違った決定を下します。npm installを実行する代わりに、Istanbulテストライブラリを再実装しようとする例は、問題を示しています。エージェントは、既存のソリューションを再利用するか、最初から構築するかについて、実用的な判断を欠いています。彼らは非効率的なアプローチを選択し、明らかなショートカットを見逃し、技術的には機能するが、メンテナンスの悪夢を生み出すアーキテクチャ的に間違ったコードを生成することがあります。

責任と責任は法的に曖昧なままです。「人間が意思決定者でない場合、責任はどこに伝播しますか？」この質問にはまだ良い答えがありません。AIが生成したコードがセキュリティ侵害またはシステム障害を引き起こした場合、誰が責任を負いますか？完全にレビューせずにPRを承認した開発者？ツールをデプロイした会社？それを構築したAI会社？人間の説明責任とドキュメントトレイルを必要とする法的枠組みが登場していますが、テクノロジーに追いついていません。

知識の喪失に関する懸念は、特にジュニア開発者にとって深刻です。「理解の約50％はコードの構築から来ています」と、あるエンジニアは述べています。AIが一括コードを生成すると、開発者の学習が少なくなります。彼らはシステムの構築者ではなく、AI出力の管理者になります。これは、すでに深い知識を持っている経験豊富な開発者にとっては問題ないかもしれませんが、まだ学習中の開発者にとってはスキルの開発ギャップを生み出します。

Claude Codeマルチエージェント開発の開始

マルチエージェントシステムを実際に探索したい場合は、ここに賢明な採用パスがあります。

サブエージェントから始める

Claude Codeをバージョン1.0.60以降にアップグレードします。最初のプロジェクトレベルのサブエージェントを作成します。コードレビュー担当者またはデバッガーのいずれか、最大の苦痛に対処するものから始めます。2〜3週間一貫して使用します。いつ呼び出すか、いつ標準のClaude Codeを使用するか、どこに最大の価値を追加するかを学びます。

1つのサブエージェントに慣れたら、2番目のサブエージェントを追加します。システムアーキテクトまたはDevOpsは良い選択です。自然な分業を見つけてください。最大3つまたは4つの専門エージェント。それ以上になると、生産性が向上するのではなく低下します。

オーケストレーションスキルを学ぶ

必要なスキルは変化しています。コードの記述は、以前は主要なスキルでした。現在、タスクを効果的に委任し、AIが生成したコードを徹底的にレビューし、AI出力をいつ信頼するか、いつ質問するかを知り、複数のエージェント間でコンテキストを管理し、並列ワークフローを連携させることに優れている必要があります。

これはスキルのシフトであり、スキルの置き換えではありません。コードの記述からAIチームのオーケストレーションへ。2026年の最高の開発者は、必ずしも最速のコーダーではありません。彼らは、AIをいつ信頼し、いつ質問し、いつ完全に無視するかを正確に知っている人です。

慎重に実験する

探索のために