Sub-agents の使い方

要約 — このレッスンの要点

Sub-agents とは

単一のエージェントが大きなタスクをすべてこなそうとすると、 コンテキストが膨張して精度が下がり、エラーが出やすくなります。 これを解決する設計が Sub-agents パターンです。

親エージェント(オーケストレーター)が全体の計画を立て、 サブタスクを専門の子エージェントに委託します。 子エージェントはそれぞれの責務に集中し、結果を親に返します。

人間の開発チームに例えると、PM がタスクをフロントエンド担当・バックエンド担当・テスト担当に振り、 各担当が成果物を持ち寄る構造に近いイメージです。

専門性の分離がもたらす効果

各 Sub-agent に明確な責務を与えると、以下の効果が得られます。

• 精度の向上 — コンテキストが小さいほどモデルは的確に判断できる
• 再利用性 — 「テスト生成エージェント」「ドキュメント生成エージェント」のように汎用化できる
• 独立した失敗 — 1 つのサブタスクが失敗しても他には影響しない
• 並列実行 — 依存関係がないタスクは同時実行してトータル時間を削減

Many Hands と Many Brains

エージェントスケーリングの設計思想として、2 つの拡張方向が知られています。

• Many Hands — 1 つの推論エンジン(脳)が複数の実行環境(手)を操作するパターン。 ファイルシステム・ブラウザ・コンソールなど、異なる環境を並列に扱う。
• Many Brains — 複数の推論エンジンが共有リソースを操作するパターン。 コードレビュー担当・セキュリティ監査担当・ドキュメント担当など、 それぞれの視点で並列分析を行う。

この 2 方向を組み合わせることで、大規模で複雑な開発タスクをスケールさせられます。

Codex CLI での実践例

並列レビュー(Many Brains)

複数の観点でコードをレビューしたい場合、 コードレビュー専門・セキュリティ監査専門・パフォーマンス最適化専門の 3 つの Sub-agent を並列に走らせ、 結果を集約する構成が効果的です。

# 例: コードレビューを観点別に並列実行
codex review --perspective code      &
codex review --perspective security  &
codex review --perspective perf      &
wait

(具体的なコマンド形は Codex CLI のバージョンに依存するため、最新の codex --help を確認してください)

カスタム Sub-agent の設計例

自分でマルチエージェント構成を組む場合の考え方を示します。

• オーケストレーター: タスク全体の分解・サブエージェントへの委託・結果の統合
• コーディングエージェント: 実装ファイルの変更のみ担当
• テストエージェント: テストコード生成と実行確認のみ担当
• ドキュメントエージェント: コードコメント・README 更新のみ担当

各エージェントに独立した AGENTS.md ライクな指示ファイルを渡し、 余分な文脈を混入させないことがポイントです。

注意点

• Sub-agents 間のデータ受け渡しの設計を怠ると、依存関係が複雑になり管理コストが増す。
• 並列実行中のファイル競合(同じファイルを複数エージェントが同時編集)には注意が必要。
• 現時点では Codex CLI / OpenAI API での高度なオーケストレーション実装が必要なケースが多い。

詳細記事

スケーラブルなエージェント設計の全体像は 「Codex / OpenAI 関連記事一覧」 で順次解説していきます。