要らないサブエージェントは「本体に戻す」　Anthropicが移行の手順を示す

米Anthropicは10月22日、企業向けのエージェントでサブエージェント（親から呼び出される別のAI）を減らし、1つのエージェントのループにまとめる設計の手引きを公開した。同社の応用AIチームが複数の企業の導入で比べたところ、スキルを持つ単一のエージェントは、サブエージェントを並べた設計より品質で上回ることが多く、1件あたりの費用と待ち時間も小さかったという。エージェントを組む読者にとっては、専門家役を増やす前に、1つのループで足りないかを評価で確かめる順番が示されたことになる。

組織図を写すと遅くなる

Anthropicのサブエージェントを本体に戻す設計の手引きによると、多くのエージェントの構成は会社の組織図の写しになっている。筆者のDiane Sarkis氏は、これを「コンウェイの法則」の表れだと指摘した。ある企業の顧客向けエージェントは12前後の専門のサブエージェントを抱え、ブランドに沿った一貫した応対を保ちにくく、待ち時間も利用者の体験を損ねていた。

大きな組織では、チームごとにエージェントを作り、中央の基盤チームがそれらを束ねる司令塔を足す形が多い。手引きはそこで起きる問題として、エージェント間のやり取りで細部が抜け落ちること、持ち主のいない似たサブエージェントが何百も増えること、ルールが食い違い口調もそろわないプロンプトを挙げた。ある顧客は、複数エージェントの仕組みから単一のループに移ると、実行がおよそ2倍速くなったという。

必要な時だけ読み込む

手引きが単一のループを勧める理由は3つある。1つ目は、文脈を共有すると答えが良くなることだ。エージェントは各手順の結果を自分でつなげられ、サブエージェントの要約に頼らずに済む。2つ目は、スキルとツール検索で、手順やツールの定義を必要になった時だけ読み込めることだ。Claude Codeのシステムプロンプトも、性能の高いモデル向けには80%以上削った。3つ目はモデルの力で、Opus 4.5以降は1つのループで扱える量が増えたと同社は説明した。

目指す形は、1つのモデルと1つの文脈が、上限のないツールの呼び出しを繰り返す構成だ。ターン数と費用の上限、書き込みの関門は外側の仕組みで決める。モデルは最初のターンで計画を書き、結果を見て直す。作業の順番や業務の手順はスキルへ、検証や承認の関門のような外せない制約はツールへ移す。ツールの定義は使い方の意図ごとにまとめる。システムプロンプトに30〜50を超えるツールの定義を並べると、ツールの選択が崩れやすいからだ。

ただし、サブエージェントが要らないわけではない。1つのループで文脈が膨らみ性能が落ちるのを測れた時、並行して走らせ後で捨てる新しい文脈が要る時、ツールの選択に迷う時やプロンプトの指示が食い違う時は、分けたほうがよいとした。分ける時は問題の種類ではなく文脈で分け、残りの部分にほとんど頼らない仕事を渡して短い結果を返させる。

評価を先に作り、1つずつ戻す

移行の手順は4段階だ。まず評価を作る。中央のチームが持つ端から端までの評価を1組と、各チームが持つスキルごとの小さな評価を用意する。手引きは「10件の模範例でも始めるには十分だ」と書く。次に、互いの出力をつなぐサブエージェントや、同じデータに触るサブエージェントから統合する。3段目では、サブエージェントをツールとして呼び出し、利用者との会話は本体が持つ。最後に、サブエージェントを1つずつスキルとツールに置き換え、評価の結果を比べる。

比べる時は合計点だけでなく、どの課題の結果が入れ替わったかを見る。手引きの例では、サポート用のエージェントにサブエージェントを畳み込むと待ち時間は減った。だが本体は配送の担当に聞かず、配達日の質問に自分で答えてしまった。この崩れは2回の実行のうち1回にしか出なかったため、手引きは各課題を複数回走らせるよう求めている。

同社は、評価の作成やプロンプトの点検、費用の削減案を出すClaude APIのスキルも紹介した。結びの原則は「測り、1度に1つだけ変え、持ちこたえたものを残す」だ。畳み込んだ版の点が下がった時だけサブエージェントとして残す。専門家役を並べる設計は、評価で確かめた後に選ぶ形へ移りつつある。

編集部の見方

編集部は、この手引きの肝はサブエージェントを減らす話より、畳み込む前に評価を置く順番にあると見る。2回に1回しか出ない崩れの例は、点数1つで判断する危うさを示している。サブエージェントを並べた自前の仕組みがあるなら、まず10件ほどの模範例で端から端までの評価を作り、1つ戻すごとに課題別の結果を比べるとよい。ただし、並行の調査のように捨てる文脈が要る仕事では、分けたままのほうが合う場合がある。