01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
AIサブエージェントは、メインエージェントが全体を調整する構成で、明確に切り分けられた作業を担当します。別々の文書の確認や、障害原因ごとの調査など、互いに独立した作業の分担に適しています。各サブエージェントの結果はメインエージェントが取りまとめます。利用できる文脈、ファイル、ツール、同時実行数は基盤や設定によって異なります。短い作業や前の結果に依存する手順は、分割せずメインエージェントで処理するほうが適する場合があります。また、同じファイルを複数のエージェントが編集するときは変更の調整が必要です。サブエージェントを使うだけで結果の正確性が保証されるわけではありません。
02 / IN PRACTICE
AI subagentの活用例
たとえば、こんな場面で
製品更新情報をまとめる際、サブエージェントごとに別のリリース資料を確認させ、利用者に影響する変更点と移行上の注意を抽出させます。その後、メインエージェントが各結果を統合して一つの要約にする使い方が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
担当ごとに明確な質問と期待する結果を指定し、作業間の依存関係や同一ファイルへの変更がないか確認します。利用可能な文脈やツールも基盤の仕様で確かめます。
参考資料
Multi-agent | OpenAI API （新しいタブで開きます）Where to use sub-agents versus agents as tools | Google Cloud Blog （新しいタブで開きます）Prompting best practices （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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