cv usk(@cv_usk):チームごとにサブエージェントを作り、気づけば重複が数百。プロンプトは誰も全体を把握できない継ぎはぎに、という経験はありませんか？ 🧩 Anthropic の Applied AI チームは、記事「Building agents: When to fold subagents into your main agent loop」で、その原因を「受け渡しのたびに詳細が落ちる」「各チームが部分タスクだけを評価する」点に見ています。ある顧客は単一のエージェントループに切り替えて、実行時間がおよそ2倍速くなったそうです。 🔄 転機になったのは、モデルの進化とスキルによる段階的開示です。エージェントは各スキルやツールの短い説明だけを見て、必要なときに初めて全文を読みます。巨大なプロンプトが不要になり、前の手順の結果を全部見たまま考えられるので、サブエージェントに分ける理由が薄れました。Claude Code ではシステムプロンプトを80％以上削減したとされています。 🛠️ 進め方は慎重です。まず10件程度のゴールデン例で評価を作り、サブエージェントを1つずつスキルやMCPツールに畳み込み、前後で比較します。統合で別の処理が壊れる例もあり、失敗が2回に1回しか出ないので、各タスクは複数回実行する必要があります。分割するなら、問題の種類ではなくコンテキストで切るのがコツです。測って、1つずつ変えて、効果があったものだけ残す。その積み重ねが単一ループへの近道だと感じます。 URL: https://t.co/JzVXXhe30R #AIエージェント #Claude

11hours ago

チームごとにサブエージェントを作り、気づけば重複が数百。プロンプトは誰も全体を把握できない継ぎはぎに、という経験はありませんか？ 🧩 Anthropic の Applied AI チームは、記事「Building agents: When to fold subagents into your main agent loop」で、その原因を「受け渡しのたびに詳細が落ちる」「各チームが部分タスクだけを評価する」点に見ています。ある顧客は単一のエージェントループに切り替えて、実行時間がおよそ2倍速くなったそうです。 🔄 転機になったのは、モデルの進化とスキルによる段階的開示です。エージェントは各スキルやツールの短い説明だけを見て、必要なときに初めて全文を読みます。巨大なプロンプトが不要になり、前の手順の結果を全部見たまま考えられるので、サブエージェントに分ける理由が薄れました。Claude Code ではシステムプロンプトを80％以上削減したとされています。 🛠️ 進め方は慎重です。まず10件程度のゴールデン例で評価を作り、サブエージェントを1つずつスキルやMCPツールに畳み込み、前後で比較します。統合で別の処理が壊れる例もあり、失敗が2回に1回しか出ないので、各タスクは複数回実行する必要があります。分割するなら、問題の種類ではなくコンテキストで切るのがコツです。測って、1つずつ変えて、効果があったものだけ残す。その積み重ねが単一ループへの近道だと感じます。 URL: #AIエージェント# #Claude#