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マルチエージェント運用入門 / Multi-Agent Orchestration

🤝 複数のAIを「チーム」として働かせる​

OpenClawの真骨頂は、1体のAIに全てをやらせるのではなく、複数のエージェントに役割を分担させて並行作業することにあります。これを「マルチエージェント」運用と呼びます。

なぜマルチエージェントが必要？​

graph TD;
    Boss[メインAI（マネージャー）] --> Sub1[サブAI① コード担当];
    Boss --> Sub2[サブAI② リサーチ担当];
    Boss --> Sub3[サブAI③ レポート作成];
    Sub1 --> Result1[完成コード];
    Sub2 --> Result2[調査結果];
    Sub3 --> Result3[PDF報告書];
    Result1 --> Boss;
    Result2 --> Boss;
    Result3 --> Boss;
    Boss --> Final[最終成果物を統合して納品];

単体AIの限界​

  • 1つのAIが調査→コーディング→テスト→文書化を直列でやると、全体完了までに何十分もかかる。
  • コンテキスト（記憶）が長大になりすぎて、途中で「何の話でしたっけ？」と忘れる（精度が低下する）。

マルチエージェントの利点​

  • 各タスクを専門の小さなAIに丸投げし、それぞれが独立して同時進行する。
  • メインAIは「マネージャー」として成果物を回収し、最終的に統合するだけ。

サブエージェントの呼び出し方​

メインエージェントに以下のように指示するだけです。

この作業は大きいので、サブエージェントに分割して委譲してください。
1. サブエージェントAには、GitHubのIssue一覧を取得させてください。
2. サブエージェントBには、取得したIssueから優先度の高い5件を選ばせてください。
3. 結果をまとめて report.md に保存してください。

AIは自動的にサブプロセスを生成し、終了後に結果を統合します。

⚠️ 注意点​

  • サブエージェントはそれぞれ**独立したコンテキスト（記憶）**を持ちます。メインAIが知っていることをサブAIは知りません。必要な情報は指示に含めてください。
  • サブエージェントが多すぎるとAPIコストが急増します。必要最低限の分割に留めましょう。