はじめに：前回の振り返りと本稿の位置づけ
Part 1では、Claude Team Agentの概念とマルチエージェントアーキテクチャが登場した背景を解説した。本稿では一歩踏み込み、Team Agentの中核を成す「オーケストレーター（親エージェント）」と「サブエージェント（子エージェント）」という二つの役割に焦点を当て、それぞれの責務・通信フロー・ツール委譲の仕組みを体系的に整理する。
オーケストレーターとは何か
オーケストレーターは、ユーザーからの高レベルな指示を受け取り、タスクを分解してサブエージェントへ委譲する役割を担う。Anthropicの公式ドキュメントでは、エージェントがツールを呼び出す際に別のエージェントを起動できる構造を「マルチエージェントネットワーク」として定義しており、その頂点に位置するのがオーケストレーターである [Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agents]。
オーケストレーターの主な責務は以下の三点に集約される。
- タスク分解（Task Decomposition）：複雑な要求を、並列または逐次実行可能なサブタスクへ分割する。
- エージェント選択（Agent Selection）：各サブタスクに最適なサブエージェントを選び、適切なツールセットを付与する。
- 結果集約（Result Aggregation）：各サブエージェントの出力を統合し、最終的なレスポンスをユーザーへ返す。
この設計思想は、NVIDIAがDABStepベンチマークで1位を達成したNeMo Agent Toolkitにも見られる。同ツールキットでは上位エージェントが「Reusable Tool Generation」を通じて下位エージェントへツールを動的に生成・委譲することで、データ分析タスクを段階的に処理している [Source: https://huggingface.co/blog/nvidia/nemo-agent-toolkit-data-explorer-dabstep-1st-place]。
サブエージェントとは何か
サブエージェントはオーケストレーターから受け取った局所的なタスクを実行する専門化されたエージェントである。Anthropicのドキュメントでは、サブエージェントは「ツールを呼び出す、ウェブを検索する、コードを書く・実行する」などの具体的アクションを担うと説明されている [Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agents]。
サブエージェントの特徴は「専門性の局所化」にある。例えば：
- コード実行エージェント：Pythonインタープリタツールのみを保有し、データ変換処理を担当する。
- 検索エージェント：Web検索ツールと要約ツールを持ち、情報収集を専任する。
- 検証エージェント：他のサブエージェントの出力をファクトチェックする役割を持つ。
こうした分業により、各エージェントのコンテキストウィンドウが肥大化せず、推論精度を維持できる。
通信フローの全体像
以下にオーケストレーターとサブエージェント間の通信フローをテキストダイアグラムで示す。
[User] | v (自然言語指示) [Orchestrator Agent] |-- タスク分解 --> | | v v [Sub-Agent A] [Sub-Agent B] (Tool: Search) (Tool: CodeExec) | | v v [結果 A] [結果 B] | | +-------+--------+ | v (集約・整形) [Orchestrator] | v [User] Claude Agent SDKにおいては、この通信はツール呼び出しの形式で実現される。オーケストレーターがサブエージェントを「ツール」として呼び出すことで、Claude自体のAPIを再帰的に利用できる構造となっている [Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agents]。
ツール委譲の仕組み
ツール委譲（Tool Delegation）は、オーケストレーターがサブエージェントを生成する際に「どのツールを与えるか」を明示的に制御するプロセスである。Anthropicの設計原則では、各エージェントには「タスク完遂に必要な最小限のツールセット」のみを付与することが推奨されている。これは最小権限原則（Principle of Least Privilege）をエージェント設計に適用したものである [Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agents]。
具体的なコード例として、Python SDKでは以下のようにサブエージェントへのツール付与を制御できる。
sub_agent = client.beta.messages.create( model="claude-opus-4-5", tools=[search_tool], # 検索ツールのみ付与 messages=[{"role": "user", "content": task_description}] ) オーケストレーター自身はこの呼び出しをtool_useブロックとして受け取り、サブエージェントの実行を管理する。
セキュリティと信頼境界
マルチエージェント構造においては、信頼境界（Trust Boundary）の管理が重要な課題となる。AnthropicはClaude同士のエージェント間通信においても、プロンプトインジェクション攻撃への警戒を推奨している。サブエージェントが外部データ（Webページ、ファイル等）を処理する場合、悪意あるコンテンツがオーケストレーターへの指示を書き換えるリスクが存在するためである [Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/agents]。
対策としては、サブエージェントの出力を構造化フォーマット（JSON等）に限定し、オーケストレーターが意味の解釈のみを行う設計が有効である。
まとめとPart 3への接続
本稿では、オーケストレーターとサブエージェントという二つの役割の責務・通信フロー・ツール委譲の仕組みを解説した。オーケストレーターによるタスク分解と専門化されたサブエージェントの組み合わせが、Team Agentの高い柔軟性と拡張性を支えていることが理解できたはずである。
Part 3では、実際にClaude Agent SDKを使ってこのアーキテクチャを実装するステップバイステップのコード解説に移行する。オーケストレーターの定義からサブエージェントの生成・結果集約までの完全なフローを、動作するコードとともに紹介する予定である。
Category: LLM | Tags: Claude, マルチエージェント, LLM, AgentSDK, AIエージェント
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