概要
単一の応答ではなく、複数ステップのタスクを自律実行する AI システム。Claude Code、OpenAI Codex、Cursor など複数ツールで実装されている。エージェント間協調、分散実行、メモリ管理が 2026 年の主要トレンド。
主な実装パターン
- シングルエージェント: 1つの LLM が計画→実行→検証を繰り返す（Claude Code など）
- マルチエージェント: 複数のエージェントが役割分担して協調（Agent Teams）
- メタエージェント: エージェントのハーネスを AI 自身が改善（AutoAgent）
品質保証
AI エージェントの出力品質を担保するにはハーネスエンジニアリングが必須。CLAUDE.md（入力層）、Hooks（検証層）、Agent Skills（ワークフロー層）の多層構造で品質を保証する。
関連ページ
- Claude Code — 代表的な AI コーディングエージェント
- ハーネスエンジニアリング — エージェント品質保証の設計パターン
- 自己改善エージェント — エージェントが自律的に改善するパターン
- MCP — エージェントと外部ツールの接続プロトコル
ソース記事
- AI エージェント QA 手法 — 2026-03
- Agent Skills ガイド — 2026-02
- Claude Code Agent Teams — 2026-03
- AutoAgent — 2026-04