こんにちは。
2026年2月5日、Anthropicから「Agent Teams」という実験的な機能がClaude Codeに追加されました。
これ、めちゃくちゃ面白い機能なんです！一言で言えば「複数のClaude Codeインスタンスが協力して作業する」機能なのですが、実際に使ってみたところ、従来の1対1のAI開発支援とは一線を画す体験でした。
今回はこのAgent Teams機能について、仕組みから使い方、実際の使用感まで詳しく紹介していきます。
Agent Teamsとは何か
Agent Teamsは、複数のClaude Codeセッションを連携させて動作させる機能です。
従来のClaude Codeでは、開発者とAIが1対1で対話しながら作業を進めていました。しかしAgent Teamsでは、1つのセッションが「チームリーダー」となり、複数の「チームメイト」を管理します。
既存のサブエージェントとの違い
Claude Codeには既に「サブエージェント」という機能がありましたが、Agent Teamsとは異なります。
| 項目 | サブエージェント | Agent Teams |
|---|---|---|
| コンテキスト | 独自のコンテキストウィンドウを持つが、結果は親エージェントに戻る | 完全に独立したコンテキストウィンドウ |
| コミュニケーション | メインエージェントのみに報告 | チームメイト同士が直接メッセージ交換 |
| 調整 | メインエージェントがすべて管理 | 共有タスクリストで自己調整 |
| 最適な用途 | 結果だけが重要な集中タスク | 議論や協力が必要な複雑な作業 |
| トークンコスト | 低い（結果がメインコンテキストに要約される） | 高い（各チームメイトが独立したClaudeインスタンス） |
サブエージェントは「手早く特定タスクをこなす作業者」、Agent Teamsは「議論しながら協力する開発チーム」といったイメージです。
Agent Teamsの仕組み
Agent Teamsは以下の要素で構成されています。
- チームリーダー: チームを作成し、チームメイトを管理し、作業を調整するメインのClaude Codeセッション
- チームメイト: それぞれが独立して作業を進める個別のClaude Codeインスタンス
- タスクリスト: チームメイトが引き受けて完了する作業項目の共有リスト
- メールボックス: エージェント間のメッセージングシステム
各チームメイトは完全に独立したコンテキストウィンドウを持ち、互いに直接コミュニケーションを取ることができます。
タスクには依存関係を設定でき、依存タスクが完了すると自動的にブロックが解除されます。これにより、手動で調整することなく、段階的な作業が自然に進行します。
Agent Teamsを有効にする
Agent Teamsは実験的機能のため、デフォルトでは無効になっています。
有効化するには、settings.jsonまたは環境変数にCLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMSを設定します。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
または、環境変数として設定することもできます。
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
実際に使ってみる
設定が完了したら、自然言語でClaude Codeにチーム作成を指示します。
例えば、以下のようなプロンプトが効果的です。
PRのレビューを行うエージェントチームを作成してください。
3人のレビュワーを立ち上げて：
- セキュリティの観点から確認する担当
- パフォーマンスへの影響をチェックする担当
- テストカバレッジを検証する担当
それぞれレビューを実施して、結果を報告してもらいましょう。
このプロンプトが効果的な理由は、3つの役割がそれぞれ独立しており、互いに待つことなく並列に探索できるからです。
チームが作成されると、リーダーはチームメイトを生成し、タスクを割り当て、作業を調整します。チームメイトが作業を完了すると、リーダーが結果を統合します。
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。
In-processモード
すべてのチームメイトがメインターミナル内で実行されます。Shift+Up/Downでチームメイトを選択し、直接メッセージを送ることができます。
どのターミナルでも動作し、追加のセットアップは不要です。
Split panesモード
各チームメイトが独自のペインを持ちます。すべてのチームメイトの出力を同時に見ることができ、ペインをクリックして直接操作できます。
tmuxまたはiTerm2が必要です。
デフォルトは「auto」で、既にtmuxセッション内で実行している場合はsplit panesモード、それ以外の場合はin-processモードが使用されます。
{
"teammateMode": "in-process"
}
macOS上でtmuxを使う場合は、iTerm2でtmux -CCを使用することが推奨されています。
Agent Teamsが活躍する場面
Agent Teamsは、並列探索が価値を生む以下のようなタスクで特に効果的です。
並列コードレビュー
単一のレビュワーは一度に1種類の問題に集中しがちです。レビュー基準を独立したドメインに分割することで、セキュリティ、パフォーマンス、テストカバレッジのすべてが同時に徹底的な注目を受けます。
PR #142をレビューするエージェントチームを作成してください。
3人のレビュワーを立ち上げて：
- セキュリティへの影響に焦点を当てる担当
- パフォーマンスへの影響を確認する担当
- テストカバレッジを検証する担当
それぞれレビューを実施して、結果を報告してください。
競合仮説での調査
根本原因が不明な場合、単一のエージェントは1つの妥当な説明を見つけて探索を止めてしまう傾向があります。
ユーザーから「1つのメッセージを送信した後にアプリが終了してしまう」という報告があります。
5人のエージェントチームメイトを立ち上げて、異なる仮説を調査してください。
科学的な議論のように、互いの理論を反証し合うように会話させてください。
最終的な合意を調査結果ドキュメントに更新してください。
この議論構造が重要な仕組みです。順序的な調査では、一度ある理論が探索されると、その後の調査がそれに偏ってしまいます。
複数の独立した調査者が互いの理論を積極的に反証しようとすることで、生き残った理論が実際の根本原因である可能性が格段に高くなります。
クロスレイヤーの調整
フロントエンド、バックエンド、テストにまたがる変更を、それぞれ異なるチームメイトが担当します。
新しい認証フローを実装するエージェントチームを作成してください：
- フロントエンドのUI担当
- バックエンドのAPI担当
- テストスイート担当
各自が自分の領域を担当し、インターフェースについて調整してください。
新しいモジュールや機能
チームメイトがそれぞれ独立した部分を担当でき、互いに干渉しません。
実例：Linuxカーネルをコンパイルできるコンパイラを作る
Agent Teamsの威力を示す驚異的な実例があります。
ある研究者が16個のエージェントに「Linuxカーネルをコンパイルできる、Rust製のCコンパイラをゼロから書く」というタスクを与えました。
約2,000回のClaude Codeセッションと2万ドルのAPIコストをかけて、エージェントチームは10万行のコンパイラを生成しました。このコンパイラは、x86、ARM、RISC-Vアーキテクチャ上でLinux 6.9をビルドすることができます。
これは極端な例ですが、Agent Teamsのスケーラビリティと可能性を示しています。
使用上のベストプラクティス
Agent Teamsを効果的に使うためのポイントをいくつか紹介します。
チームメイトに十分なコンテキストを与える
チームメイトはCLAUDE.md、MCPサーバー、スキルなどのプロジェクトコンテキストを自動的に読み込みますが、リーダーの会話履歴は継承しません。
スポーンプロンプトにタスク固有の詳細を含めましょう。
セキュリティレビュー担当のチームメイトを、以下のプロンプトでスポーンしてください：
「src/auth/の認証モジュールをセキュリティ脆弱性の観点からレビューしてください。
トークン処理、セッション管理、入力検証に焦点を当ててください。
アプリはhttpOnlyクッキーに保存されるJWTトークンを使用しています。
重大度の評価とともに問題を報告してください。」
タスクを適切なサイズにする
- 小さすぎる: 調整のオーバーヘッドがメリットを上回る
- 大きすぎる: チームメイトがチェックインなしで長時間作業し、無駄な努力のリスクが増加
- ちょうどいい: 関数、テストファイル、レビューなど、明確な成果物を生み出す自己完結型の単位
リーダーは自動的に作業をタスクに分割してチームメイトに割り当てます。十分なタスクが作成されていない場合は、作業をより小さな部分に分割するよう依頼しましょう。
チームメイト1人あたり5〜6個のタスクがあると、全員が生産的に作業でき、誰かが行き詰まった場合にリーダーが作業を再割り当てできます。
チームメイトの完了を待つ
時にリーダーがチームメイトを待たずに自分でタスクを実装し始めることがあります。これに気づいたら：
チームメイトがタスクを完了するまで待ってから進めてください
ファイルの競合を避ける
2人のチームメイトが同じファイルを編集すると上書きが発生します。各チームメイトが異なるファイルセットを担当するように作業を分割しましょう。
モニタリングと方向修正
チームメイトの進捗を確認し、うまくいっていないアプローチを修正し、結果が出てきたら統合しましょう。チームを長時間放置すると、無駄な努力のリスクが高まります。
トークンコストについて
Agent Teamsは単一セッションよりも大幅に多くのトークンを使用します。
各チームメイトが独自のコンテキストウィンドウを持ち、トークン使用量は活動中のチームメイトの数に応じてスケールします。
研究、レビュー、新機能開発の場合、追加のトークンは通常価値があります。しかし、日常的なタスクの場合、単一セッションの方がコスト効率が良いでしょう。
コストとメリットのバランスを考えながら、適切な場面で使用することが重要です。
現時点での制限事項
Agent Teamsは実験的機能であり、いくつかの制限があります。
- In-processチームメイトでのセッション再開不可:
/resumeや/rewindはin-processチームメイトを復元しません - タスクステータスの遅延: チームメイトがタスクを完了としてマークし忘れることがあり、依存タスクがブロックされる
- シャットダウンに時間がかかる: チームメイトは現在のリクエストやツール呼び出しを終えてからシャットダウンするため、時間がかかることがあります
- 1セッションあたり1チーム: リーダーは一度に1つのチームのみ管理できます
- ネストされたチーム不可: チームメイトは自分のチームやチームメイトを生成できません
- リーダーは固定: チームを作成したセッションが生涯にわたってリーダーです
これらは今後改善されていくことが期待されます。
まとめ
Agent Teams機能は、複数のAIエージェントが協力して作業するという新しい開発体験を提供します。
特に以下のような場面で威力を発揮します。
- 複数の観点から同時にレビューしたい場合
- 異なる仮説を並列で検証したい場合
- フロントエンド・バックエンド・テストを同時に進めたい場合
- 独立した複数のモジュールを開発したい場合
トークンコストは増加しますが、大規模で複雑なタスクにおいては時間短縮と品質向上のメリットが上回ることが多いでしょう。
まずは研究やレビュー業務から始めて、Agent Teamsの特性を理解してから、より複雑な実装タスクへとスケールしていくのが良いアプローチです。
実験的機能ではありますが、AIを活用した開発の新しい可能性を感じさせてくれる機能だと思います。
みなさんもぜひ試してみてください！それではまた！
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