Anthropic、Claudeがエージェント編成を自ら設計する「動的ワークフロー」を発表

動的ワークフローとは

2026年10月12日に配信されたLatent Spaceの記事によると、AnthropicはAI Engineer New York 2026のワークショップで、Claude Managed Agentsを編成するための新機能「動的ワークフロー(flows)」を説明しました。これは直前に発表された機能で、「最も野心的なワークロード向けに作られた新しいタイプのマルチエージェント編成」と定義されています。登壇したのはAnthropicのCJ Avilla氏とHarrison Stall氏で、両氏はUnixやLinuxの歴史を例に、エージェントにも同じ水準の組織化が必要だと述べました。

従来のClaude Managed Agentsでは、開発者がコーディネータとサブエージェントの名簿を設定する必要がありました。動的ワークフローでは、まずリードエージェントが計画を立て、Claude自身がオーケストレーション用のプログラムを書いて、エージェントの起動・結果の収集・情報の流れの管理を行います。Stall氏は、Claudeに自身のマルチエージェント構成の全体を完全に編成させるものだと説明しています。

従来の構成との違い

Stall氏によれば、動的ワークフローはClaude Codeの「タスクごとのハーネス」という考え方から始まったもので、単一のエージェントやロスター(名簿)より長く動かせます。複数のフェーズにまたがって、開発者がエージェント間の接続を管理しなくても、検証可能な単位の作業をこなせる点が特徴です。一方で、事前に設定したサブエージェントを渡すことも可能だとAvilla氏は補足しています。

提供場所はClaude Consoleで、API経由でClaudeを使う開発者向けのインターフェースです。デモでは株価ウォッチリストのスキャナーが紹介され、走査フェーズで個別の銘柄を独立したコンテキストを持つエージェントに割り当て、その後のレビューフェーズで結果を検討してレポートを作る流れが示されました。

予算と可観測性の論点

質疑応答では、エージェント数をどう決めるのかという疑問に対し、Stall氏は「評価(evals)と控えめなデフォルト値」だと答え、野心的なタスクでは並列化を明示的に促す必要があると説明しました。トークン予算の管理については、モデルは実行中に自分の予算を知らないものの、開発者がセッション単位の予算を設定できると回答しています。予算をモデルに伝えるとエージェントが「少し不安になる」かもしれないという発言には、会場から笑いが起きたと記事は伝えています。

可観測性については、Claude Console内のグラフ機能でリードエージェントがサブエージェントに渡した内容を確認できるとAvilla氏は述べました。サブエージェント同士の通信については、共有ファイルシステムを通じた情報交換はできるものの、APIからあるサブエージェントに別のサブエージェントへメッセージを送るよう直接指示することはできないとStall氏は説明しています。

コストと大規模計算への狙い

コスト面では、Avilla氏が株価スキャナーの比較で、フローは単一エージェントより「はるかに高い」が「あらゆる詳細を見つけるのにはるかに効果的」だと述べています。繰り返し実行を安く効率化する方法として、コストをClaudeに調べさせるほか、研究プレビュー機能の「dreaming」を使うことが挙げられました。dreamingは、既存のメモリストアと過去のセッション記録を読み、重複を統合し、古くなった情報や矛盾する情報を置き換えて、新しいメモリストアを作る機能と説明されています。

大規模な科学研究に動的ワークフローを使えるのかという質問に対し、Stall氏は具体的な計算方法には触れませんでしたが、一般の利用者がそうした問題に取り組めるようにすることが目標だと語りました。同氏は「フローは難しい問題にテスト時計算を投じ、モデルからより速く能力を引き出す方法だ」と述べています。