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私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250613

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 関連リンク Claude Code 版 Orchestaror で複雑なタスクをステップ実行する この記事では、AIが複雑なタスクを段階的かつ効率的に実行するための仕組み「Orchestrator（オーケストレーター）」を、Anthropic社のAI「Claude Code」で実現した事例を紹介しています。 従来のRoo Orchestratorの考え方を基に、AIがタスクをサブタスクに分割し、段階的に実行することで、処理コストを大幅に削減（例: 6ドルが1ドル未満に）し、速度向上も期待できます。 このOrchestratorは、Claude Codeの.claude/commandsという機能を利用して作られています。これは、特定のMarkdownファイルを配置するとAIがカスタムコマンド（例: /project:orchestrator）として実行できる仕組みです。AI自身がサブタスクを処理する「Taskツール」と組み合わせることで、複雑な処理を効率的に進めます。 Orchestratorの主なプロセスは以下の5つのステップで構成されます。 Initial Analysis（初期分析）: まずタスク全体の範囲と要件を理解し、依存関係や実行順序を計画します。Step Planning（ステップ計画）: タスクを2〜4つの段階的なステップに分解し、各ステップ内で複数のサブタスクを並行実行できるように計画します。Step-by-Step Execution（段階的実行）: 各ステップ内のサブタスクを並列に実行し、完了を待ちます。前のステップで得られた必要な結果だけを次のステップに渡し、AIが一度に処理する情報量（コンテキスト）を最小限に抑えます。Step Review and Adaptation（ステップレビューと調整）: 各ステップ完了後に結果を確認し、残りのステップが適切か検証します。新たな発見があれば、計画を柔軟に調整し、サブタスクを追加・変更します。Progressive Aggregation（段階的な統合）: 完了したステップから得られた結果を統合し、それを次のステップの前提知識として活用することで、段階的に全体を理解を深めていきます。 これにより、「段階的な進行」「並列処理による効率化」「AIの『記憶』の最適化」「段階的な理解」「明確な依存関係」といった利点が生まれます。 例えば、TypeScriptプロジェクトの「分析、テスト、リンティング（コード品質チェック）、コミット」といった一連の作業をAIが自動で実行できます。テストやリンティングでエラーが見つかればAIが修正を試み、不要な修正ステップをスキップするなど、状況に応じて計画を柔軟に調整できます。 AIエージェントを効果的に活用するには、「最初にタスク全体を調査・計画」「サブタスクを並列実行」「各ステップ後に計画を見直し」が重要です。これにより、AIは複雑な開発タスクをより賢く、効率的にこなせるようになります。 引用元: https://zenn.dev/mizchi/articles/claude-code-orchestrator Benchmarking Multi-Agent Architectures この記事では、複数のAIエージェントが連携して動作する「マルチエージェントシステム」の設計パターンと性能について、LangChainの公式ブログが実施したベンチマーク結果を解説しています。 なぜマルチエージェントが必要か？ これまでの単一AIエージェントは、扱うツールや情報（コンテキスト）が増えると性能が低下するという課題がありました。これは、人間が一度に処理できる情報量に限界があるのと似ています。そこで、役割ごとにエージェントを分割し、互いに連携させる「マルチエージェントシステム」が注目されています。これにより、システムがモジュール化され、開発・評価・保守がしやすくなる上、異なるチームが開発したエージェントを組み合わせることも可能になります。 ３つの代表的なアーキテクチャ LangChainでは、代表的なマルチエージェントの連携方法として以下の3つを比較検証しました。 Single Agent: 全てのツールと情報にアクセスできる従来の単一エージェントです。性能の基準となります。Swarm: 各エージェントがお互いの存在を認識し、必要に応じてタスクを他のエージェントに「ハンドオフ」（引き渡し）します。一度にアクティブになるのは1つのエージェントのみで、ユーザーへの応答は直接エージェントが行います。Supervisor: 「スーパーバイザー」と呼ばれる中心のエージェントが、ユーザーからの入力を受け取り、適切な...

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