マルチエージェント調整パターン
概要 Anthropic が 2026年4月に公開した、複数 AI エージェントを協調させるための5つの設計パターン。「まず Orchestrator-Subagent から始め、観察した制約に応じて発展させる」という設計哲学が基本。 5 つのパターン 1. Generator-Verifier（生成・検証） 一方のエージェントが出力を生成し、もう一方が明示的な基準で検証。不合格なら生成エージェントにフィードバックが戻り、合格か最大反復回数に達するまでループ。 向いているケース: コード生成＋テスト実行など、品質基準が明確なタスク 注意点: 検証基準の設計が甘いと「品質管理の幻想」になる 2. Orchestrator-Subagent（オーケストレーター・サブエージェント） リーダーエージェントが計画を立て、専門化されたサブエージェントにタスクを委任。Anthropic 推奨のデフォルト出発点。 向いているケース: セキュリティ・テストカバレッジ・スタイルを分担するコードレビュー等 注意点: サブエージェント間の依存が高いと情報ボトルネックになる 3. Agent Teams（エージェントチーム） コーディネーターが永続的なワーカーエージェントを生成。ワーカーはアサインをまたいで生存し、ドメイン知識を蓄積する点が Orchestrator-Subagent との違い。 向いているケース: 大規模コードベースの長期・並列マイグレーション 注意点: タスク間の独立性が必要。完了検知が難しい 4. Message Bus（メッセージバス） エージェントが共有ルーター経由でパブリッシュ・サブスクライブ。実行順序があらかじめ決まらないイベント駆動型。 向いているケース: セキュリティアラートが動的に多段階調査をトリガーするようなパイプライン 注意点: イベント連鎖のトレーサビリティが低下しやすい 5. Shared State（共有ステート） 中央コーディネーターなしに、エージェントが永続ストレージを直接読み書き。他エージェントの発見をリアルタイムに参照できる。 向いているケース: 一方の調査が即座に他方の探索方向に影響する協調リサーチ 注意点: 収束条件が必須。なければ際限なくトークンを消費する 選択の目安 パターン 向いているケース Orchestrator-Subagent 多くのユースケースの出発点 Generator-Verifier 品質基準が明確で反復検証が必要 Agent Teams 並列・長期・ドメイン蓄積が必要 Message Bus イベント駆動で動的にワークフローが変化 Shared State エージェント間でリアルタイムに知識を共有したい 実際のプロダクションでは複数パターンを組み合わせることも多い。 関連ページ Claude Managed Agents エージェントメモリのロックイン ハーネスエンジニアリング ソース記事 Anthropic が解説するマルチエージェント調整パターン 5 選 — 2026-04-11 Claude Managed Agents のアーキテクチャ: Brain / Session / Hands の分離設計 — 2026-04-10