Anthropic「How we built our multi-agent research system」の要点まとめ

2025年6月13日にAnthropicが How we built our multi-agent research system という記事を公開しました。Claudeの「Research」機能の開発過程で得られたマルチエージェントシステムの重要な知見をまとめている非常に有用な記事でした。 私自身も最近マルチエージェント構成の Deep Research 機能を実装する機会があり、この記事から多くのヒントを得ることができました。本記事では特に参考になった部分をまとめました。意訳している部分も多いので正確な内容を把握したい方はぜひ原文も確認していただければ幸いです。 本記事の構成 原文記事の構成とは少し違いますが以下の流れでまとめています。 前提条件: Research機能の基本構造 マルチエージェントシステムの強みと限界 Prompt Engineering のコツ エージェントの効果

[takuyayagi27]

人間が満足するレポートを作成させるには、人間をマネジメントするのと同様の手法が有効であると。AIエージェントの教育と人間の組織論を並列に語る必要が出てきたなあ。

[misshiki]

“原文記事の構成とは少し違いますが以下の流れでまとめ。 前提条件: Research機能の基本構造 マルチエージェントシステムの強みと限界 Prompt Engineering のコツ エージェントの効果的な評価方法 その他のトピックを簡単に”

[stealthinu]

Anthropicのマルチエージェントシステム作る知見をまとめたもの。質が向上するのは（コンテキストの違う環境で）トークン使用量が増える（＝思考が増える）ことによるもの。なるほどな。

[Eiichiro]

エージェントの失敗パターンが新入社員あるあるすぎて、笑ってしまった。

[aomvce]

“Claudeの「Research」機能の開発過程で得られたマルチエージェントシステムの重要な知見をまとめている非常に有用な記事”

[ya--mada]

自分の使い方だと、現状のG2.5pro、ChatGPT-o4-mini、Claude Opus 4では、この順番通りの満足度。コード生成に使っていないので巷の評判ほどClaudeが良いとは思えない。

[crimson_diamond]

生成AIに要約させて作ったのだろうが、自分の生成AIにやらせたら、ここがわからないです教えてとかできるから、もうこういう解説記事が要らなくなってきたな