エージェントチーム

Claude Code Agent Teamsは、Anthropicが2026年2月にResearch Previewとして公開したマルチエージェント協調機能です。従来のTask Toolによるサブエージェントは呼び出し元に結果を返して終了する「ワンショット型」でしたが、Agent Teamsでは複数のClaude Codeプロセスが永続的なチームを形成し、双方向にメッセージをやり取りしながら同時進行で開発を進めます。 処理の高速化だけでなく、実装者とは別のエージェントがリアルタイムにコードを検査し、修正サイクルが人手なしで回り続ける自律的品質改善ループを構築できる点が、既存のAIコーディング支援と一線を画します。 アーキテクチャ：何がどう動くのか Agent Teamsの内部は「指揮系統」「作業者」「進捗管理」「通信路」の4レイヤーで構成されています。 指揮レイヤー（チームリード） ユーザーが操作しているClaude Codeセッションそのものがリーダーとなります。TeamCreateを実行するとチーム定義ファイルが ~/.claude/teams/{team-name}/config.json に書き出され、同時にタスク管理用のディレクトリ ~/.claude/tasks/{team-name}/ が作られます。 実行レイヤー（チームメイト） リーダーがTask Toolで生成する独立プロセスです。それぞれが固有のコンテキストウィンドウを持ち、他メンバーの会話履歴は参照しません。モデルをメンバーごとに切り替えることも可能です（例：リーダーはOpus、メンバーはSonnet）。 進捗レイヤー（共有タスクリスト） TaskCreateで作成しTaskUpdateで状態遷移させるタスクが、全メンバーからTaskListで参照できます。ブロッキング依存（blockedBy）を設定すれば、前工程の完了を待ってから次工程が自動的に着手されます。 通信レイヤー（SendMessage） メンバー間のダイレクトメッセージ（type: "message"）と、全員への一斉送信（type: "broadcast"）の2経路があります。メッセージはキューイングされ、相手のターン終了後に自動配信されます。 Task Tool（サブエージェント）とどう違うのか 両者は「別プロセスでAIを動かす」点は共通していますが、設計思想が根本的に異なります。 観点 Task Tool（ワンショット型） Agent Teams（永続チーム型） 判断の目安 プロセス生存期間 結果を返した時点で終了する shutdown_requestを受けるまで動作し続ける 追加指示が発生するか？ 対話の方向 呼び出し元→子の一方向 任意のメンバー同士で双方向 メンバー間で情報共有が必要か？ 作業の割り当て 呼び出し時にプロンプトで固定 TaskListから空きタスクを自律的にピックアップ タスク量が可変か？ 文脈の引き継ぎ 毎回ゼロからスタート メンバー内ではターンをまたいで蓄積 過去の調査結果を再利用するか？ フィードバックループ 結果に不満なら別プロセスを再生成 同一メンバーに追加指示を送信できる 反復改善が必要か？ API消費量 控えめ（要約のみ親に返却） 大きい（メンバーごとに独立コンテキスト） 予算上限はあるか？ 選定フロー： 「grepでファイルを探す」「CSVをJSONに変換する」のような入力→出力が1回で決まる処理にはTask Toolで十分です。「設計→実装→テスト→レビュー→修正」のように工程が連鎖し、途中で仕様が変わりうる作業ではAgent Teamsが適しています。 セットアップ手順 Agent Teamsは2026年2月時点でResearch Previewのため、明示的なフラグ設定が必要です。 ステップ1：tmuxを導入する メンバーの作業状況を個別ペインでリアルタイム表示するにはtmuxが必要です（in-processモードなら不要）。 ...