サブエージェント は、メインの AIエージェント から一部の作業を任される、役割を絞った補助エージェントです。
調査、レビュー、テスト実行、ログ確認、文章校正のように、メインの会話や作業を太らせすぎたくない部分を別の文脈で処理させるときに使われます。
まず押さえたいポイント
- 親になるメインエージェントから呼び出される補助役
- 役割、指示、使えるツール、モデルを分けられることがある
- 長いログや大量の検索結果をメインの文脈から分離しやすい
- マルチエージェントの一種だが、常に同格のAIチームを意味するわけではない
- 便利だが、呼び出し回数、コスト、権限、結果の統合が増える
マルチエージェントとの違い
マルチエージェントは、複数のAIエージェントを連携させる構成全体を指す広い言葉です。
サブエージェントは、その中でも特に「メインのエージェントから呼び出される補助担当」という見方をする言葉です。
たとえば、中心のエージェントがユーザー対応を続けながら、調査担当だけを別に動かす場合、その調査担当はサブエージェントと呼ばれやすいです。
一方、複数のエージェントが同格に近い形で協調する構成まで含めるなら、マルチエージェントという言い方の方が広くなります。
どんな場面で使うか
サブエージェントは、メインの会話を汚したくない作業に向いています。
たとえば、大量のファイルを調査する、テストログを読む、公式ドキュメントを探す、PRをレビューする、セキュリティ観点だけを見る、といった作業です。
AIコーディングでは、調査担当、実装担当、レビュー担当を分けることで、メインエージェントが全体の判断を保ちやすくなります。
ただし、何でも分ければよいわけではありません。小さな修正なら、単体エージェントでそのまま進めた方が速く安定することもあります。
よくある誤解
サブエージェントは「勝手に増える賢い部下」という意味ではありません。
製品やSDKによって、自動で選ばれる場合もあれば、ユーザーが明示的に呼び出す場合もあります。どの条件で呼ばれるか、どの権限を持つかはツールごとに違います。
また、サブエージェントを増やすほど品質が上がるわけでもありません。
役割が重なると同じ調査を繰り返したり、結果の統合で抜けが出たり、メインエージェントが判断しきれなくなったりします。特に外部送信、ファイル編集、コマンド実行を許す場合は、権限と承認の設計が重要です。
実務で見るポイント
サブエージェントを使うときは、何を任せるか、何を任せないか、結果をどう戻すか を先に決めると安定します。
レビュー担当なら「問題点だけを重大度順に返す」、調査担当なら「参照元と結論だけを返す」、テスト担当なら「失敗テストと原因候補だけを返す」のように、戻り値の形まで決めるのが実務向きです。
詳しい整理は、サブエージェントとは？AIエージェントに作業を分担させる基本 で解説しています。