サンフランシスコ時間5月6日のCode with Claude SFで、AnthropicはManaged Agentsの新機能としてDreaming、Outcomes、Multiagent Orchestrationを示した。Dreamingはすでに話題になっており、今回の焦点は複雑な仕事を複数のagentに分けて進める多エージェント編成だ。
Claude Agentは、リードagentが作業を分解し、専門のサブagentへ並列に割り振れる。各サブagentは独自のモデル、prompt、ツールセットを持つことができる。
20のagent、25スレッド、共有ファイルシステム
Anthropicが示した上限は最大20種類のagent、最大25スレッドの同時実行。小さなデモではなく、企業の本番運用を意識した数字だ。サブagentは同じファイルシステムを共有し、イベントは永続化される。リードagentは途中で以前のサブagentに戻り、続きを依頼できる。
例として、障害調査ではサブagentがデプロイ履歴、エラーログ、監視指標、サポートチケットを並行して調べ、発見をリードagentのcontextへ戻す。単独agentが数百件のログを順番に読む作業なら、理論上は所要時間を大きく短縮できる。
Netflixのプラットフォームチームも利用
Netflixのプラットフォームチームは、数百のbuildログから複数アプリにまたがる同種の問題を見つける分析agentを作った。これは件数が多い一方で個別確認も必要な仕事で、従来のスクリプトでは粗く、単独agentでは遅い。
HarveyはDreamingで文書処理中のtool呼び出しパターンやファイル形式の落とし穴を記憶し、完了率を約6倍に高めた。SpiralはHaikuで初期依頼を受け、Opusで正式文案を書き、Outcomesで編集基準を守らせる。Wisedocsは文書品質チェックを50%高速化しつつ、outcome評価でチーム標準をそろえた。
Outcomesの意味
Outcomesは、開発者が書いた成功基準rubricに沿って、独立したgraderが隔離されたcontextでagentの出力を採点する仕組みだ。graderは推論過程を見ず、結果だけを見る。不合格ならフィードバックを返し、既定3回、最大20回まで再試行できる。
| タスク | 性能向上 |
|---|---|
| docxファイル生成 | +8.4% |
| pptxファイル生成 | +10.1% |
生成と評価を切り離すことで、同じモデルが選手と審判を兼ねるself-critiqueの弱点を避けられる。Dreamingはmemoryの蓄積、Outcomesは品質保証、Multiagent Orchestrationは複雑作業の分解を担う。三つを合わせると、企業agentが人の常時監視なしに実務を進める製品像が見えてくる。Harveyの6倍、Wisedocsの50%、Netflixの数百buildという例は、単独チャットボックスの時代が終わりつつあることを示している。
参考資料：New in Claude Managed Agents: dreaming, outcomes, and multiagent orchestration（Claude Blog）；Anthropic updates Claude Managed Agents with three new features（9to5Mac）；CocoLoop、Claude's new "Dreaming" feature is designed to let AI agents learn from their mistakes（The Decoder）；Anthropic just taught Claude to dream between tasks, and it makes agents meaningfully smarter（Digital Trends）