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AIコーディング

シングルエージェントとマルチエージェントの使い分け

1つのエージェントが必要な文脈を全部持てるなら分けない。分けるのは「メインの文脈と独立している」「大量のファイルを読む」「広く探索する」作業だけ。分けると4つのコストが発生する。

@yibie · 投稿 2026-07-14
#ai-coding#マルチエージェント#サブエージェント#設計

どんな時に使う?

  • なんとなくサブエージェントを増やして、かえって遅く・高くなっている

判断基準

  • シングル向き: 小さい・単純なタスク/密な文脈が必要なタスク/1体で一貫して完了できるタスク
  • マルチ向き: メイン文脈と独立した作業/大量のファイル読み込み/広い探索/独立部分に分けられる大きな調査

マルチにすると払うコスト

  1. 文脈の受け渡し(他のエージェントの知識は自動では伝わらない)
  2. 重複作業(境界が曖昧だと同じことをする)
  3. 事実確認(サブの出力を無検証で信じない)
  4. 編排(誰が何をし、どう合わせるかを誰かが決める)

手順

  • 委任前に「独立しているか・境界は明確か・誰が検証するか」をチェック
  • 繰り返す工程なら、分割→役割→検証→統合を宣言的に書いて再利用(例: Pi の pi-workflow は JSON spec で記述)

注意点

  • 「読むのはマルチ、書くのはシングル」という整理(Harrison Chase 氏の記事)とも一致する。

出典

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