Multi Agent Orchestration

Multi-Agent Orchestration — マルチエージェント協調の設計・実行

複数エージェントを協調させる構成を 設計（アドバイス） し、必要なら Claude Code の Agent / Workflow ツールで 実際に実行 する。一次情報源は Anthropic マルチエージェント 研究システム・Building Effective Agents・Cognition「Don't Build Multi-Agents」・ context engineering 記事に基づく。

フェーズ判定

依頼から、必要なフェーズを判定する（通常 1→2→3 の順。実行不要なら 2 で止める）。

• フェーズ1 判断ゲート: 常に最初に通す。マルチエージェントが本当に要るか。
• フェーズ2 設計: 必要と判断したら topology と協調を設計する。
• フェーズ3 実行: この環境で実際に動かす依頼なら Agent/Workflow で組む。

フェーズ1: 判断ゲート（過剰設計を防ぐ門）

まずここで止めて評価する。 マルチエージェントは単一エージェントの 約15倍トークンを 消費し、性能分散の80%をトークン量が説明する（Anthropic）。Cognition は 「Don't Build Multi-Agents」で、並列サブエージェントは暗黙の前提が衝突して成果が壊れるとし、 単一スレッド線形エージェント + コンテキスト圧縮を推奨する。

マルチエージェントが正当化されるのは次が揃うとき（Anthropic）:

• breadth-first / 並列探索: 独立した方向を同時に探れる（依存が低い）
• 単一コンテキストを超える規模
• 高価値でコスト（15倍）を正当化できる

いずれも満たさないなら、単一エージェント設計を推奨し harness-design に委ねて終了する。 「分割できるが相互依存が高い」タスクは特に危険（inter-agent misalignment の主因）。

フェーズ2: 設計（topology と協調）

必要と判断したら、対象に合う topology を 1つ 推奨する。詳細な選択基準・協調機構・ 失敗モードは references/patterns.md を参照（必要時に読む）。

出力形式:

## マルチエージェント設計: <対象>
判断ゲート: <なぜマルチが正当か。15倍コストを上回る理由を1-2行>

### 1. topology
推奨: <orchestrator-worker / supervisor / parallel-sectioning / handoff-network / hierarchical> — 理由

### 2. 協調機構
- コンテキスト共有: <フルトレース共有 vs agent-as-tool で要約だけ返す> — 理由
- 委譲: <各サブエージェントへ渡す 目的/出力形式/ツール/境界>
- 結果の圧縮: <親に返すのは 1-2k トークンの凝縮サマリ>

### 3. 失敗モード対策
- inter-agent misalignment（暗黙の前提衝突）への対策
- 停止条件・スケーリング規則（簡単=1体、複雑=10体以上）

### 最小構成での第一歩
<まず単一 orchestrator + 2-3 worker から。動いてから増やす>

フェーズ3: 実行（Claude Code で動かす）

この環境で実際に協調を走らせる。Agent（LLM主導の動的サブエージェント）と Workflow（コードで決定的にオーケストレーション）を使い分ける。具体的な記法・レシピ・ ガードレールは references/claude-code-recipes.md を参照。

判断の骨子:

• 動的に分解する必要がある / 探索的 → Agent ツールでサブエージェントを spawn
• 構造が決まっている（fan-out → verify → synthesize 等） → Workflow でpipeline/parallel
• 並列でファイルを書く → worktree 隔離（衝突回避）
• 書き込み範囲を制限したい → permissions.deny か PreToolUse フックでガード （単純なパス禁止は deny、条件分岐が要るならフック）

注: Workflow はトークン消費が大きく、明示的オプトインが要る。本スキルが指示する形で 起動する場合も、規模（spawn数・トークン）をユーザーに伝えてから実行する。

重要な設計原則（常に効かせる）

• 最も単純に機能するものを採用: 単一で足りるなら単一。マルチは最後の手段。
• コンテキストを共有せよ: 個別メッセージでなくフルのエージェントトレース（Cognition）。
• 行動は暗黙の決定を含む: 並列ワーカーの前提が衝突すると統合不能になる。
• 委譲は明示的に教える: 曖昧な指示は重複作業を生む（Anthropic の初期失敗）。
• サブエージェントはクリーンな文脈で作業し、凝縮サマリだけ返す（context engineering）。

詳細な一次情報源は各 references ファイル末尾を参照。