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Claude Opus 4.6 Agent Teams マルチエージェント連携をマスターするための5つの核心ポイント

ByAPIYI - Stable and affordable AI API

作者注：Claude Opus 4.6 Agent Teams 让多个 AI 智能体并行协作完成复杂任务,本文从零讲解工作原理、架构设计、使用场景和上手步骤

Claude Opus 4.6 带来了一项改变 AI 工作方式的新能力——Agent Teams（多智能体团队）。简单来说,你现在可以让多个 Claude 实例像一个真实的开发团队一样分工协作,而不是让一个 AI 从头到尾串行处理所有事情。

核心价值: 读完本文,你将理解 Agent Teams 的工作原理、适用场景,以及如何从零开始配置和使用这一功能。

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ja 图示

Claude Opus 4.6 Agent Teams 核心要点

要点 说明 价值
并行而非串行 多个 Claude 实例同时工作,各自独立上下文 复杂任务效率提升数倍
Lead + Teammate 架构 一个主导者分配任务,多个队友执行 分工明确,避免冲突
智能体间可直接通信 队友之间可以互相发消息、质疑对方结论 超越传统主从模式
共享任务列表 所有智能体共享同一份任务清单,自主认领 无需人工逐一分配
文件锁机制 防止多个智能体同时修改同一文件 避免代码冲突和覆盖

Agent Teams 与传统单 Agent 的本质区别

在传统模式下,无论任务多复杂,你只能和一个 Claude 对话。它一次只能做一件事——先分析代码,再写测试,再修 Bug,全部串行完成。当任务涉及多个文件、多个模块时,这种方式既慢又容易遗漏。

Agent Teams 彻底改变了这个模式。它的核心理念是:把一个大任务拆分成多个独立子任务,由多个 Claude 实例并行处理。就像一个真实的软件团队——架构师负责设计,前端工程师写界面,后端工程师写 API,测试工程师写测试用例——每个人各司其职,同时推进。

Anthropic 产品负责人 Scott White 将其类比为"一支有才华的人类团队在为你工作",强调的正是任务分解和并行协调带来的效率飞跃。

Claude Opus 4.6 Agent Teams アーキテクチャ概要

Agent Teams のアーキテクチャを理解することは、この機能を使いこなすための鍵となります。システム全体は、以下の 4 つのコアコンポーネントで構成されています。

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ja 图示

Agent Teams 4 つのコアコンポーネント

コンポーネント 役割 動作方式
Team Lead（リーダー） チーム作成、タスク割り当て、結果の集約 メインの Claude Code セッション
Teammates（チームメンバー） 具体的なタスクを独立して実行 それぞれが独立したコンテキストウィンドウを保持
Task List（タスクリスト） 共有のワークリスト メンバーが自律的にタスクを引き受け、依存関係にも対応
Mailbox（メールボックス） エージェント間の通信 ピアツーピアメッセージまたは全員へのブロードキャスト

Agent Teams の 3 つの通信方式

1. Lead から Teammate への指示： 最も基本的なモードです。Lead がタスクを作成して特定の Teammate に割り当てるか、Teammate が自らタスクを引き受けます。Teammate がタスクを完了すると、結果は自動的に Lead に報告されます。

2. Teammate 同士の直接通信： これが、Agent Teams を従来の Subagent（サブエージェント）と差別化する重要なポイントです。メンバー同士で直接メッセージをやり取りできます。例えば、フロントエンドエンジニアがバックエンドエンジニアに「API のレスポンス形式を教えて」と直接質問でき、Lead を介在させる必要がありません。このピアツーピア（P2P）通信により、コラボレーションの効率が劇的に向上します。

3. 全員へのブロードキャスト： Lead はすべての Teammate に同時にメッセージを送信でき、プロジェクト全体に関わる意思決定の変更などに適しています。ただし、ブロードキャストによるトークン消費量はチームの規模に応じて線形に増加するため、公式には慎重な使用が推奨されています。

🎯 開発者へのヒント: Agent Teams の通信メカニズムは、実際のチーム開発におけるコラボレーションと非常によく似ています。独自のマルチエージェントアプリケーションを構築している場合は、APIYI（apiyi.com）を通じて Claude Opus 4.6 の API インターフェースを取得し、自身のアプリで同様の連携ロジックを実装することが可能です。

Claude Opus 4.6 Agent Teams 与 Subagent 对比

很多人容易混淆 Agent Teams 和 Subagent（子代理）。二者都能实现并行工作,但架构和适用场景完全不同:

维度 Subagent（子代理） Agent Teams（团队）
上下文 独立窗口,结果返回给调用者 独立窗口,完全自主
通信方式 只能向主 Agent 汇报 队友之间可以直接互相通信
协调方式 主 Agent 统一管理 共享任务列表,自主协调
适用场景 聚焦任务,只需要返回结果 复杂工作,需要讨论和协作
Token 消耗 较低,结果摘要回传 较高,每个队友是独立实例

一句话判断该用哪个

用 Subagent: 当你需要一个"助手"帮你跑一趟然后汇报结果——比如"帮我搜索一下这个函数在哪些文件里被调用了"。

用 Agent Teams: 当你需要一个"团队"一起讨论、互相质疑、协同推进——比如"帮我从安全性、性能和测试覆盖率三个角度审查这个 PR"。

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ja 图示

Claude Opus 4.6 Agent Teams の活用シーン

Agent Teams は万能ではありませんが、特定のシナリオでその真価を発揮します。公式が推奨する「4つの得意なシナリオ」と「避けるべき3つの苦手なシナリオ」をご紹介します。

Agent Teams が得意な4つのシナリオ

シナリオ 1：多角的なコードレビュー

従来の1人によるレビューでは、特定の問題に集中しすぎて他の側面を見落としがちです。Agent Teams を使えば、セキュリティ、パフォーマンス、テストカバレッジなど、異なる次元から並行してレビューを行うことができます。

PR #142 をレビューするための Agent Team を作成し、3人のレビュアーを割り当ててください：
- 1人はセキュリティ上の懸念事項に集中
- 1人はパフォーマンスへの影響をチェック
- 1人はテストカバレッジを検証
それぞれレビューを行った後、発見事項を報告させてください。

シナリオ 2：競合する仮説のデバッグ

バグの根本原因が不明な場合、単一のエージェントは「もっともらしい説明」を一つ見つけると、そこで探索を止めてしまうことがよくあります。Agent Teams では、複数の Teammate に異なる仮説を同時に調査させ、互いの結論に異議を唱えさせることができます。

ユーザーから「メッセージを1通送信するとアプリの接続が切れる」というフィードバックがありました。
5人の Teammate を作成して、それぞれ異なる仮説を調査させてください。
科学的な討論のように、互いの理論を論破し合うように指示してください。
最終的に合意に至った内容をドキュメントにまとめてください。

このような対抗的な調査メカニズムにより、最初に探索した仮説がその後の調査に偏りをもたらす「アンカリング効果」を防ぐことができます。

シナリオ 3：新機能モジュールの開発

新機能が複数の独立したモジュールにわたる場合、各 Teammate に一つのモジュールを担当させることで、互いに干渉することなく進められます。

ユーザー認証システムを開発する Agent Team を作成してください：
- Teammate 1: バックエンド API とデータベースモデルを担当
- Teammate 2: フロントエンドのログイン・登録ページを担当
- Teammate 3: ユニットテストと統合テストを担当

シナリオ 4：レイヤーを跨いだ変更の調整

フロントエンド、バックエンド、テスト層にわたる変更が必要な場合、各レイヤーを異なる Teammate が担当し、メッセージシステムを通じて同期を保ちながら作業を進めます。

Agent Teams を避けるべき3つのシナリオ

苦手なシナリオ 理由 推奨事項
直列の依存関係があるタスク 各ステップが前の結果に依存するため、並行処理ができない 単一セッションまたは Subagent を使用
同一ファイルの頻繁な編集 複数のエージェントが同じファイルを修正すると競合が発生する 単一セッションの方が安全
単純な小規模タスク 調整のオーバーヘッドが並行処理のメリットを上回る 直接一つのセッションで完了させる

💡 活用のヒント: Agent Teams の初心者の場合は、まずはコードを書く必要のないタスク（コードレビュー、技術調査、バグ調査など）から始めるのがおすすめです。これらのタスクでは、並行探索の価値を直感的に理解しつつ、並行実装に伴う調整の難しさを避けることができます。

Claude Opus 4.6 Agent Teams クイックスタート

ステップ 1：Agent Teams 機能を有効にする

Agent Teams は現在実験的な段階にあり、デフォルトではオフになっています。Claude Code の設定ファイルで手動で有効にする必要があります。

// settings.json に追加
{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

または、環境変数から設定することも可能です。

export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

ステップ 2：自然言語でチームを作成する

機能を有効にしたら、どのようなチームを作りたいかを Claude に自然言語で伝えます。

コードベース内の TODO コメントを追跡する CLI ツールを設計しています。
この問題を異なる角度から探索する Agent Team を作成してください：
1人の Teammate はユーザーエクスペリエンス（UX）設計を担当、
1人は技術アーキテクチャを担当、
もう1人は「悪魔の代弁者（Devil's Advocate）」として疑問を投げかける役割を担当してください。

Claude は自動的にチームを作成し、役割を割り当て、Teammate を起動してワークフロー全体を調整します。

ステップ 3：表示モードを選択する

Agent Teams は2つの表示モードをサポートしています。

モード 説明 適した環境
In-process（プロセス内） すべての Teammate がメイン端末内で動作。Shift+上/下で切り替え あらゆる端末。追加設定不要
Split panes（分割ペイン） 各 Teammate が独立したパネルを持ち、全出力を同時に確認可能 tmux または iTerm2 が必要

settings.json で設定します：

{
  "teammateMode": "in-process"  // または "tmux"
}

ステップ 4：Teammate と直接対話する

Lead（リーダー）を通じてチームを管理するだけでなく、任意の Teammate と直接対話することもできます。

  • In-process モード: Shift+上/下 で Teammate を選択し、直接メッセージを入力します。
  • Split panes モード: 対応するパネルをクリックし、その Teammate のセッション内で直接操作します。

ステップ 5：タスク管理とクリーンアップ

タスクの進捗を確認する: Ctrl+T を押してタスクリストの表示を切り替えます。

Teammate を終了する:

researcher Teammate を終了させてください

チームのリソースをクリーンアップする:

チーム全体をクリーンアップしてください

⚠️ 重要な注意点: クリーンアップ操作は常に Lead を通じて行ってください。Teammate が独自にクリーンアップを行うと、リソースの状態に不整合が生じる可能性があります。

🎯 技術アドバイス: Agent Teams の扱いに慣れ、自身のアプリケーションで API を介して Claude Opus 4.6 を呼び出し、マルチエージェントロジックを実現したい場合は、APIYI (apiyi.com) を通じて統一された API インターフェースを取得できます。このプラットフォームは Opus 4.6 を含む多様な大規模言語モデルをサポートしています。

Claude Opus 4.6 Agent Teams 実戦ケース

ケース：16 の Agent で Rust 製 C コンパイラを開発

Anthropic の研究員 Nicholas Carlini 氏は、非常に象徴的な Agent Teams の実戦ケースを公開しました。16 の並列 Claude インスタンスを使用し、Linux カーネルをコンパイル可能な C コンパイラを Rust でゼロから構築するという試みです。

指標 データ
Agent 数 16 の並列インスタンス
セッション総数 約 2,000 の Claude Code セッション
コード量 10 万行の Rust コード
トークン消費量 入力 20 億 + 出力 1.4 億トークン
API 費用 約 $20,000
コンパイル能力 Linux 6.9（x86、ARM、RISC-V）をコンパイル可能
テスト合格率 GCC torture テストスイートで 99%

このケースから得られた Agent Teams の鍵となる教訓

タスクロック・メカニズムが極めて重要。 16 の Agent は、current_tasks/ ディレクトリにテキストファイルを作成することでタスクを「ロック」しました。もし 2 つの Agent が同じタスクを引き受けようとした場合、Git の同期メカニズムによって、2 番目の Agent は別のタスクを選択せざるを得なくなります。

厳格なテストスイートが成功の基盤。 人間の監視がない状況では、Agent は自分の作業が正しいかどうかを判断するために、明確なフィードバック信号を必要とします。GCC torture テストスイートがそのフィードバックを提供しました。

並列化は必ずしも線形な加速を意味しない。 16 の Agent 全てが同じバグに遭遇すると、全員が同時に行き詰まってしまいます。このケースでは、GCC を「オラクル（神託）」として利用し、差分テストを行うという革新的な手法でこの問題を解決しました。

新機能が既存機能を破壊する可能性がある。 これはマルチ Agent 並列開発における典型的な課題です。ある Agent の新しいコードが、別の Agent が完成させた機能を壊してしまうことがあります。厳格な回帰テスト（リグレッションテスト）が不可欠な防衛策となります。

Claude Opus 4.6 Agent Teams ベストプラクティス

公式ドキュメントとコミュニティの経験に基づいた、Agent Teams を活用するための 6 つのベストプラクティスをご紹介します。

実践 1：Teammate に十分なコンテキストを与える。 Teammate はプロジェクトの CLAUDE.md、MCP サーバー、Skills を自動的に読み込みますが、Lead の会話履歴は継承しません。Teammate を作成する際は、必ずプロンプトに十分なタスクの詳細を含めてください：

セキュリティレビュー担当の Teammate を作成してください。プロンプトは以下の通りです：
「src/auth/ ディレクトリの認証モジュールのセキュリティ脆弱性をレビューしてください。
特にトークン処理、セッション管理、入力バリデーションに重点を置いてください。
アプリケーションは httpOnly Cookie に保存された JWT トークンを使用しています。
すべての問題を報告し、重要度をラベル付けしてください。」

実践 2：タスクの粒度を適切に分ける。 公式の推奨では、各 Teammate に 5〜6 個のタスクを割り当てるのが理想的です。タスクが小さすぎると調整のオーバーヘッドが利益を上回り、タスクが大きすぎると Teammate からの報告が長時間途絶え、リスクが増大します。

実践 3：ファイル競合を避ける。 各 Teammate が異なるファイルセットを担当するように徹底してください。2 つの Teammate が同じファイルを編集すると、上書き問題が発生します。

実践 4：Delegate Mode（委譲モード）を使いこなす。 Lead 自身が Teammate の完了を待たずにコードを書き始めてしまった場合は、Shift+Tab で Delegate Mode に切り替え、Lead に調整業務のみを強制させることができます。

実践 5：計画の承認を求める。 複雑なタスクやリスクのあるタスクについては、Teammate にまず計画を立てさせ、Lead が承認してから実行するように指示できます：

認証モジュールをリファクタリングするためのアーキテクト Teammate を作成してください。
コードを修正する前に、まず計画を提出して承認を得るよう彼に求めてください。

実践 6：定期的に進捗を確認する。 チームを長時間放置しないでください。定期的に Teammate の進捗をチェックし、不適切な方針があれば適宜調整してください。

💰 コストに関するヒント: Agent Teams のトークン消費量は、単一セッションの約 N 倍（N = Teammate の数）になります。チーム規模は 2〜5 人の Teammate に抑えるのが現実的です。API レベルでコストを最適化したい場合は、APIYI (apiyi.com) プラットフォームを通じて異なるモデルを柔軟に呼び出すことができます。例えば、Teammate にはコストパフォーマンスの高い Sonnet 4.5 を使い、Lead には最高性能の Opus 4.6 を使用するといった運用が可能です。

Claude Opus 4.6 Agent Teams の制限事項

Agent Teamsは現在リサーチプレビュー（Research Preview）段階にあり、以下の制限事項があります。

制限事項 説明 対処法
セッション復旧の非対応 /resume および /rewind では、In-processモードのTeammateを復旧できません LeadにTeammateを再作成させる
タスクステータスの遅延 Teammateがタスクを完了としてマークし忘れ、依存タスクがブロックされることがあります 手動でタスクステータスを更新するか、Leadに催促させる
終了に時間がかかる場合がある Teammateは現在のリクエストを完了するまで終了できません 完了まで待機する
1セッションにつき1チームのみ 同時に管理できるのは1チームのみです 現在のチームをクリアしてから新しいチームを作成する
ネストされたチームの非対応 Teammateが自身のチームを作成することはできません Leadのみがチームを管理可能
Leadの譲渡不可 チームを作成したセッションがLeadとして固定されます 事前にLeadの役割を計画しておく
画面分割モードの環境要件 tmuxまたはiTerm2が必要です VS Codeターミナル、Windows Terminalは画面分割非対応

よくある質問（FAQ）

Q1: Agent Teamsを利用するのに追加料金はかかりますか？

Agent Teams機能自体に追加料金はかからず、Claude Codeの利用権限に含まれています。ただし、各Teammateは独立したClaudeインスタンスとして動作するため、トークン消費量は倍増します。例えば5人チームの場合、単一セッションの約5倍のトークンを消費します。ProまたはMaxプランをご利用の場合、超過分は標準APIレートに従ってExtra Usageから差し引かれます。API開発のケースでは、APIYI（apiyi.com）プラットフォームを通じてOpus 4.6インターフェースを呼び出し、実際の利用量に応じて支払うことも可能です。

Q2: チームには何人のTeammateを設定するのが最適ですか？

公式の推奨は2〜5人のTeammateで、各Teammateに5〜6個のタスクを割り当てる構成です。チームが小さすぎると並列処理のメリットが活かせず、大きすぎると調整のためのオーバーヘッドが急増します。コードレビューのようなタスクでは、3人のTeammate（それぞれセキュリティ、パフォーマンス、テストを担当）を配置するのが、効率的であると検証されている構成です。

Q3: 一般ユーザーでもAgent Teamsを使えますか？

はい、利用可能です。ただし、Claude Code（コマンドラインツール）を使用していることが前提となります。Agent TeamsはClaude Codeの機能であり、claude.aiのウェブ版の機能ではありません。Claude Codeをインストールし、設定で実験的機能を有効にする必要があります。主にAPIを通じてClaudeの機能を統合している場合は、APIYI（apiyi.com）プラットフォームでインターフェースを取得し、自身のアプリケーション内で同様のマルチエージェント連携ロジックを実装することができます。

Q4: Agent Teamsとサードパーティのマルチエージェントフレームワークの違いは何ですか？

Agent TeamsはAnthropic公式のネイティブ機能であり、Claude Codeに深く統合されているため、追加のフレームワークを必要としません。設定が簡単で、通信がネイティブにサポートされており、Claudeエコシステムとシームレスに連携できるのが大きな利点です。一方、サードパーティ製フレームワーク（LangGraphやCrewAIなど）はより柔軟性が高く、異なるモデルやサービスを組み合わせて使用できますが、通信や調整のロジックを自身で構築する必要があります。

まとめ

Claude Opus 4.6 Agent Teams の核心ポイント：

  1. アーキテクチャ設計: Lead + Teammate + 共有タスクリスト + メールシステム。単なる主従関係の報告にとどまらず、エージェント間でのポイントツーポイント通信をサポートしています。
  2. 活用シーン: 多角的なコードレビュー、競合する仮説のデバッグ、マルチモジュールの並行開発、レイヤーを跨ぐ調整が必要な変更など。
  3. 利用条件: Claude Code の導入と、実験的機能の手動有効化が必要です。現在は Research Preview 段階にあります。
  4. コストの考慮: トークン消費量は Teammate の数に応じて線形に増加します。通常は 2〜5 人の Teammate 設定が推奨されます。
  5. 主な違い: 従来の Subagent と比較して、Agent Teams の Teammate は互いに通信し、疑問を呈し合うことができます。議論や高度な協力が必要な複雑なタスクに最適です。

Agent Teams は、AI による開発支援が「単独行動」から「チーム協力」へとパラダイムシフトしたことを象徴しています。Claude Opus 4.6 の能力に興味がある方は、APIYI（apiyi.com）を通じて API インターフェースを取得し、実際に体験してみることをお勧めします。このプラットフォームは統一されたインターフェースと柔軟な課金体系を提供しており、Opus 4.6 を含む多様な主要モデルに対応しています。

📚 参考資料

⚠️ リンク形式について: すべての外部リンクは 資料名: domain.com の形式で記載しています。コピーして利用いただけますが、SEOへの配慮から直接のクリックによる遷移はできません。

  1. Claude Code Agent Teams 公式ドキュメント: Anthropic 公式の完全な使用ガイド

    • リンク: code.claude.com/docs/en/agent-teams
    • 説明: アーキテクチャの詳細、設定方法、ベストプラクティス、および既知の制限事項が含まれています。

  2. Claude Opus 4.6 リリース告知: Anthropic 公式ブログ

    • リンク: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
    • 説明: Agent Teams の概要を含む、Opus 4.6 のすべての新機能を紹介しています。

  3. Agent Teams を使用した C コンパイラの構築: Anthropic エンジニアリングブログの実践事例

    • リンク: anthropic.com/engineering/building-c-compiler
    • 説明: 16 のエージェントが並行して 10 万行の Rust コードを記述したプロセスの完全な技術レビューです。

  4. TechCrunch による Agent Teams の報道: 第三者メディアによる深掘り解説

    • リンク: techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/
    • 説明: Anthropic の製品責任者の見解や業界分析が含まれています。

著者: APIYI Team
技術交流: さらなる AI モデルの使用チュートリアルや API 呼び出しガイドについては、APIYI（apiyi.com）技術コミュニティをご覧ください。

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