OpenClawマルチエージェントシステムアーキテクチャ：単一エージェントから協調チームへの完全技術ガイド

2026年2月、OpenClawはGitHubのスター数がわずか60日間で9,000から157,000に急増し、オープンソースAIエージェント分野で最も注目されるプロジェクトの一つとなりました。^[10]この急成長の背景には、単一エージェント機能の飛躍だけでなく、マルチエージェントアーキテクチャの成熟があります——開発者がAIエージェント「チーム」を編成し、単一エージェントでは到達できない複雑なタスクに協調して取り組めるようになったのです。^[2]

本記事はOpenClawシリーズの第4弾であり、Agent Teamsの完全な技術アーキテクチャに焦点を当てています。単一エージェントの根本的な限界から出発し、OpenClawのマルチエージェントシステム設計ロジック、通信プロトコル、タスク委任パターンを段階的に解剖します。また、リサーチチームのマルチエージェント協調システムと開発パイプラインのコードレビューエージェントチームという2つの実践例も提供します。最後に、市場における主要なマルチエージェントフレームワークを比較し、読者がより的確な技術選定を行えるようサポートします。

1. マルチエージェントシステムが必要な理由

OpenClawの技術的詳細に入る前に、まず明確にすべき点があります：どのようなタスクが真にマルチエージェントシステムを必要とするのか？すべての問題がマルチエージェントアプローチの追加的な複雑さを正当化するわけではありません。

1.1 タスク複雑性の根本的な違い

人間がチームを組む理由は、特定の問題が本質的に多次元的であるためです——法務、財務、技術の専門知識を順次的にではなく同時に必要とするからです。AIエージェントも同じ課題に直面しています。タスクがウェブスクレイピング、データ分析、自然言語生成、コード実行の能力を同時に要求する場合、単一のエージェントは——コンテキストウィンドウがどれほど大きく、モデルがどれほど強力であっても——認知過負荷に陥ります。

Gartnerの2025年レポートでは、AIエージェントエコシステムが2026年の最も重要な戦略的技術トレンドの一つとして特定されており、その推進力は主にマルチエージェント協調アーキテクチャによる複雑な企業プロセスの自動化にあります。^[7]

1.2 並列化可能な作業が重要なシグナル

マルチエージェントシステムが必要かどうかを判断する最も簡単な質問は、「このワークフローのどのサブタスクを同時に実行できるか？」です。

例えば、競合分析レポートの作成には以下が必要です：（A）競合のウェブサイトやニュースのスクレイピング、（B）財務データの分析、（C）製品機能の比較、（D）ユーザーレビューの集約。これら4つのタスクは論理的に独立しており、並列実行が可能です。単一エージェントが各5分で順次処理すると合計20分かかりますが、4つのサブエージェントが同時実行すれば、理論上5分に調整オーバーヘッドを加えて約6〜7分——3倍の効率改善になります。

1.3 専門化がアウトプット品質を向上させる

学術研究によると、マルチエージェントシステムにおいて各エージェントに明確なロール仕様を割り当てることで、タスク完了品質が大幅に向上します。MetaGPTの研究では、エージェントに「プロダクトマネージャー」「エンジニア」「テスター」などの明示的な役割を与え、対応するSOPに従って運用させることで、人間のエンジニアリングチームに匹敵するコード生成品質を達成できることが判明しました。^[4]

OpenClaw Agent Teamsはこの知見をアーキテクチャレベルで実装しています：各サブエージェントは独立したシステムプロンプトを持つだけでなく、特定のスキルセットやモデル選定にバインドすることも可能で、「専門化」を設定可能な技術パラメータに変えています。^[1]

2. 単一エージェントのボトルネックとスケールの必要性

マルチエージェントシステムの価値を理解するには、まず単一エージェントの限界に正直に向き合う必要があります。

2.1 コンテキストウィンドウの物理的限界

Claude 3.5 SonnetやGPT-4oのような先進モデルであっても、コンテキストウィンドウには制限があります（通常128K〜200Kトークン）。大量のコンテキストを同時に保持する必要があるタスク——10万行のコードベースの分析や300本の研究論文の統合など——では、単一エージェントは物理的にすべての情報を1回の推論パスに収めることができません。

マルチエージェントによる解決策は分散メモリです：各サブエージェントは自身の担当領域内のコンテキストのみを保持し、オーケストレーターエージェントがクロスエージェントのナレッジ統合を処理します。これにより、必要な総コンテキストが単一モデルの制限をはるかに超えていても、システムは効果的に機能できます。

2.2 タスク複雑性の天井

単一エージェントは、高度に複雑なタスクを処理する際に以下のような失敗モードを示すことがよくあります：

• ステップの省略：長いチェーン推論の途中で、以前確立した制約条件を忘れる
• ツールの誤用：サブタスクの切り替え時に、異なるツールの前提条件を無視する
• 品質の不均一：前半のステージのアウトプット品質が後半よりも明らかに高い（注意力の希釈効果）
• エラーの蓄積：初期の小さなエラーが後続のステップで増幅され、最終出力に大きな偏差をもたらす

マルチエージェントアーキテクチャは、関心の分離（Separation of Concerns）によってこれらの問題を緩和します：各エージェントは限定されたタスク範囲内で高品質なアウトプットを維持するだけでよく、エラーの影響はサブタスクレベルに封じ込められ、ワークフロー全体に伝播することはありません。

2.3 レイテンシとコストの非対称性

単一エージェントの実行レイテンシはすべてのサブタスクの合計になりますが、マルチエージェントシステムでは並列化可能なサブタスクを同時に実行でき、レイテンシを最長サブタスクの所要時間に調整オーバーヘッドを加えた値まで圧縮できます。

コストのロジックはさらに微妙です：すべてのサブタスクが最も高価なモデルを必要とするわけではありません。簡単なルーティング判断にGPT-4o-miniを、複雑な分析推論にClaude Opusを使用することで、重要なタスクのアウトプット品質を維持しながら全体コストを35〜50%削減できます。^[5]

2.4 保守性とスケーラビリティ

エンジニアリングの観点から、単一エージェントのシステムプロンプトはタスクの複雑さが増すにつれて肥大化し、最終的には保守不能な「プロンプトスパゲッティ」に陥りがちです。マルチエージェントアーキテクチャは開発者に機能のモジュール化を強制し、各エージェントのシステムプロンプトを簡潔かつ焦点を絞ったものに保ち、システム全体の可読性、テスト容易性、保守性を劇的に向上させます。

3. OpenClaw Agent Teamsアーキテクチャ設計

OpenClawのマルチエージェントシステムはGatewayアーキテクチャの上に構築されており、YAML宣言型設定をコアとし、3つの基本的なエージェント協調モードをサポートしています。^[9]

3.1 アーキテクチャ概要

OpenClaw Agent Teamは以下のコアコンポーネントで構成されます：

• プライマリエージェント：ユーザーリクエストを受信するエントリーエージェント。通常オーケストレーターとして機能
• サブエージェント：プライマリエージェントからタスクを委任される特化エージェント。それぞれ独自の設定ファイルを持つ
• 共有ツールプール：ウェブ検索やファイルI/Oなど、複数エージェントで共有されるツールの集合
• エージェント間通信レイヤー：メッセージルーティングと状態同期を処理
• タスクキュー：エージェント間の非同期タスク分配を管理

以下は基本的なAgent Team設定構造です：

# openclaw-team.yaml
name: research-team
version: "1.0"

agents:
  coordinator:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the research coordinator agent, responsible for decomposing tasks
      and delegating them to specialized subagents.
      Upon receiving a research request, analyze the required subtasks and
      delegate them in parallel.
      After receiving all subagent responses, synthesize a coherent report.
    skills:
      - task-delegation
      - report-synthesis
    subagents:
      - web-scraper
      - data-analyst
      - report-writer

  web-scraper:
    model: gpt-4o-mini
    system: |
      You are the web information collection agent, specializing in extracting
      structured information from web pages.
      Upon receiving search instructions, return formatted raw data without analysis.
    skills:
      - web-search
      - html-parser
    timeout: 30s

  data-analyst:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the data analysis agent, responsible for extracting insights from raw data.
      Only perform analysis — do not collect data or write reports.
    skills:
      - data-analysis
      - chart-generation

  report-writer:
    model: claude-3-opus
    system: |
      You are the professional report writing agent, responsible for transforming
      analysis results into clear written reports.
      Maintain an objective and neutral tone; every claim must be supported by data.
    skills:
      - markdown-formatter
      - citation-manager

team:
  coordination_mode: orchestrator
  max_parallel_agents: 3
  timeout: 300s
  shared_memory: true

3.2 オーケストレーターパターン

オーケストレーターパターンは最も一般的なマルチエージェントアーキテクチャであり、タスクフローが比較的固定されていて中央集権的な制御を必要とするシナリオに適しています。

このモードでは、オーケストレーターエージェントが「プロジェクトマネージャー」の役割を果たします：

1. ユーザーの上位レベルのタスク記述を受信
2. タスクを委任可能なサブタスクに分解
3. サブタスクの特性に基づいて適切なサブエージェントを選定
4. 各サブエージェントの実行進捗をモニタリング
5. すべてのサブエージェントのアウトプットを統合
6. 最終結果をユーザーに返却

オーケストレーターパターンの利点は、ロジックが明確でデバッグが容易なことです。タスクが失敗した場合、どのサブエージェントで問題が発生したかを迅速に特定できます。欠点は、オーケストレーターエージェントが単一障害点のボトルネックになることです：オーケストレーターの推論に欠陥がある場合、システム全体のアウトプットに影響を与えます。

3.3 ピアツーピアパターン

ピアツーピアパターンでは、すべてのエージェントが対等な立場を持ち、中央のオーケストレーターを介さずに直接通信できます。このモードは、複数のレビューエージェントが同一の提案を独立して評価した後に投票で意思決定するなど、多者間の合意形成が必要なシナリオに適しています。

# peer-to-peer configuration example
team:
  coordination_mode: peer-to-peer
  communication:
    broadcast: true      # Any agent's message is broadcast to all agents
    consensus_required: true
    consensus_threshold: 0.67  # Requires 2/3 agent agreement

ピアツーピアパターンの課題は、メッセージストームが発生する可能性があることです——エージェント数が増加すると、ブロードキャストメッセージが指数関数的に増大します。そのため、OpenClawではピアツーピアモードのエージェント数を5以下に抑えることを推奨しています。

3.4 階層型パターン

階層型パターンはオーケストレーターとピアツーピアの両方の利点を組み合わせたもので、大規模で複雑なタスクに適しています。アーキテクチャ的にはツリー構造を形成し、ルートオーケストレーターが複数のサブオーケストレーターを管理し、各サブオーケストレーターがそれぞれのワーカーエージェントを管理します。

# hierarchical configuration example
team:
  coordination_mode: hierarchical
  hierarchy:
    root: project-manager
    level_1:
      - research-lead    # manages web-scraper, arxiv-searcher
      - dev-lead         # manages coder, tester, reviewer
      - content-lead     # manages writer, editor, translator

このモードはエンタープライズレベルのワークフローに適していますが、設定の複雑さが最も高く、デバッグの難易度も比較的高くなります。単層のオーケストレーターパターンでは要件を満たせない場合にのみ推奨されます。

4. サブエージェント通信プロトコル

マルチエージェントシステムのパフォーマンスと安定性は、エージェント間の通信メカニズム設計に大きく依存します。OpenClawは3つの通信プロトコルを提供しており、それぞれ異なるシナリオに適しています。^[1]

4.1 構造化メッセージパッシング

最も基本的な通信方法です：エージェントAがタスクを完了し、結果を標準化されたメッセージオブジェクトにカプセル化して、エージェントBに送信します。OpenClawのメッセージ形式は以下の構造に従います：

{
  "message_id": "msg_abc123",
  "sender": "web-scraper",
  "receiver": "data-analyst",
  "task_id": "research_task_001",
  "message_type": "task_result",
  "payload": {
    "status": "success",
    "data": { ... },
    "metadata": {
      "tokens_used": 1240,
      "execution_time_ms": 3200,
      "sources": ["https://example.com/article"]
    }
  },
  "timestamp": "2026-02-22T10:30:00Z"
}

構造化メッセージパッシングの利点はトレーサビリティの高さです——すべてのメッセージに一意のIDがあり、事後の監査やデバッグが容易になります。欠点は、頻繁な小規模データ交換が必要なシナリオでは、メッセージのカプセル化オーバーヘッドが大きな割合を占める可能性があることです。

4.2 共有メモリ

共有メモリにより、複数のエージェントが同じメモリ名前空間に対して読み書きが可能になり、中間状態の頻繁な共有が必要なシナリオに適しています。OpenClawはGatewayのMemory Storeを通じてこのメカニズムを実装しています：

# Enable shared memory in agent configuration
agents:
  coordinator:
    memory:
      shared_namespace: "research_project_001"
      read_access: ["web-scraper", "data-analyst", "report-writer"]
      write_access: ["coordinator", "data-analyst"]

  data-analyst:
    memory:
      shared_namespace: "research_project_001"
      # Read scraper data from shared memory, write analysis results

共有メモリを使用する際は、以下の点に注意が必要です：

• 書き込みの競合：エージェントが同時に書き込むと互いのデータを上書きする可能性があります。各エージェントに独立したサブ名前空間を設定することを推奨します
• 読み取りの一貫性：エージェントAの書き込みが完了する前に、エージェントBが不完全なデータを読み取る可能性があります
• メモリのクリーンアップ：共有メモリはタスク完了後に手動でクリーンアップする必要があります。さもないと後続のタスクに影響を与えます

4.3 イベントキュー

イベントキューは、非同期ワークフローに最も適した通信メカニズムです。エージェントはイベントをパブリッシュし、他のエージェントは関心のあるイベントタイプをサブスクライブし、イベント発火時に対応するエージェントが自動的に起動します。

# Event queue configuration
team:
  event_bus:
    enabled: true
    events:
      - name: "scraping_completed"
        publisher: "web-scraper"
        subscribers: ["data-analyst"]
        trigger: "on_task_success"

      - name: "analysis_completed"
        publisher: "data-analyst"
        subscribers: ["report-writer", "coordinator"]
        trigger: "on_task_success"

      - name: "task_failed"
        publisher: "*"  # Any agent can publish failure events
        subscribers: ["coordinator"]
        trigger: "on_error"

イベントキューはOpenClawのHooksシステムと深く統合されています：エージェントのタスク完了時にトリガーされるフックがキューにイベントを自動的にパブリッシュし、下流のエージェントを起動できます。これにより、エージェント間の完全に疎結合な協調が実現されます——各エージェントは「自分がいつ完了するか」だけを気にすればよく、「誰が自分の結果を待っているか」を知る必要はありません。

4.4 通信プロトコル選定ガイド

5. タスク委任とロール割り当て設計パターン

マルチエージェントシステムの有効性は、タスクが「適切なエージェント」に委任されているかどうかに大きく依存します。OpenClawは複数のタスク委任戦略を提供しています。

5.1 ロール定義の3要素

適切に設計されたサブエージェントのロールには、3つのコア要素が含まれている必要があります：

1. 能力境界：エージェントが「できること」と「やらないこと」を明確に定義します。境界が不明確なエージェントは、スコープ外のタスクを受信した際にハルシネーションや不要な越境行動を示す傾向があります。
2. I/O契約：エージェントが受け入れる入力形式と返却する出力構造を指定します。厳格なI/O契約により、エージェントは他のエージェントからAPIのように呼び出せるようになり、システムの構成可能性が向上します。
3. 失敗動作：タスクを完了できない場合のエージェントの応答方法を定義します——サイレントフェイル、エラーコードの返却、または人間の介入の要求か？

# Role definition example: complete with all three elements
agents:
  data-analyst:
    system: |
      [Capability Boundary]
      You specialize in data analysis and statistical insight extraction.
      You do not collect data, write reports, or execute code.

      [Input Format]
      Accept JSON-formatted structured data containing "raw_data" and "analysis_goal" fields.

      [Output Format]
      Return a JSON object with the following fields:
      - "key_findings": array of strings, each no longer than 50 words
      - "statistics": key numerical statistics
      - "confidence": confidence level of analysis conclusions (high/medium/low)

      [Failure Behavior]
      If data quality is insufficient for analysis, return {"status": "insufficient_data", "reason": "..."}

5.2 スキルベースルーティング

OpenClawのSkillsシステムはマルチエージェントアーキテクチャと深く統合されています：オーケストレーターエージェントはサブタスクの要件に基づいて、必要なスキルを持つサブエージェントに自動的にタスクをルーティングできます。

# Skill routing configuration
agents:
  coordinator:
    routing_strategy: skill-based
    routing_rules:
      - skill: "web-search"
        route_to: "web-scraper"
      - skill: "data-analysis"
        route_to: "data-analyst"
      - skill: "code-execution"
        route_to: "code-runner"
      - skill: "*"  # Default route
        route_to: "general-assistant"

5.3 ロードバランシング

複数のサブエージェントが同じ能力を持つ場合（例：3つの「ウェブスクレイピングエージェント」）、OpenClawは以下の戦略に基づくロードバランシングをサポートしています：

• ラウンドロビン：タスクを順番にエージェントに分配し、均等なワークロード分配を保証
• 最短キュー：新しいタスクを保留中のタスクが最も少ないエージェントに割り当て
• 能力ウェイト：各エージェントの過去の成功率に基づいて分配比率を動的に調整

team:
  load_balancing:
    strategy: shortest-queue
    agent_pool:
      - web-scraper-1
      - web-scraper-2
      - web-scraper-3
    health_check:
      enabled: true
      interval: 30s
      failure_threshold: 3  # Removed from pool after 3 consecutive failures

5.4 フォールバック戦略

本番環境では、さまざまな理由でサブエージェントが失敗する可能性があります——APIレート制限、モデルサービスの利用不可、タスクのタイムアウトなど。適切に設計されたフォールバック戦略は、マルチエージェントシステムの安定運用に不可欠です：

agents:
  primary-analyst:
    model: claude-3-5-sonnet
    fallback:
      on_timeout:
        action: retry
        max_retries: 2
        backoff: exponential
      on_api_error:
        action: delegate
        fallback_agent: backup-analyst
      on_capability_mismatch:
        action: escalate
        escalate_to: coordinator

6. ケーススタディ1：リサーチチームのマルチエージェント協調

このケーススタディでは、OpenClaw Agent Teamsを使用して、学術的な競合インテリジェンスリサーチを自動的に完了できるマルチエージェントシステムの構築方法を示します。

6.1 システム要件とロール設計

目標：リサーチトピック（例：「マルチモーダル大規模言語モデルの医療応用」）を与えられた場合、最新の論文サマリー、競合環境分析、技術トレンド予測を含むレポートを15分以内に作成する。

ロール設計：

• リサーチコーディネーター：タスク分解、進捗モニタリング、最終レポート統合
• 論文検索エージェント：arXivとGoogle Scholarから関連論文を検索
• ウェブスクレイパー：ニュース、ブログ記事、業界レポートを収集
• データアナリスト：論文の引用数、機関分布、時系列トレンドを整理
• レポートライター：すべてのデータを構造化されたMarkdownレポートに統合

6.2 完全な設定ファイル

# research-team.yaml
name: research-intelligence-team
version: "1.0"

agents:
  research-coordinator:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the research coordinator agent. Upon receiving a research topic,
      immediately execute the following steps:
      1. Simultaneously delegate search tasks to paper-searcher and web-scraper
      2. After receiving both results, delegate analysis to data-analyst
      3. After receiving analysis results, delegate report writing to report-writer
      4. Return the final report to the user

      When delegating tasks, use this format:
      {"delegate_to": "agent_name", "task": "...", "deadline": "Xs"}
    skills:
      - task-delegation
      - progress-monitoring
    subagents:
      - paper-searcher
      - web-scraper
      - data-analyst
      - report-writer

  paper-searcher:
    model: gpt-4o-mini
    system: |
      You are the academic paper search agent.
      Use the web-search skill to search arXiv and Google Scholar.
      Return format: {"papers": [{"title": "", "authors": [], "year": 0, "citations": 0, "abstract": ""}]}
      Return a maximum of 10 most relevant papers per request.
    skills:
      - web-search
      - arxiv-api
    timeout: 60s
    max_retries: 2

  web-scraper:
    model: gpt-4o-mini
    system: |
      You are the web information collection agent.
      Search and extract news articles, tech blogs, and industry analyses.
      Return format: {"sources": [{"url": "", "title": "", "date": "", "summary": "", "key_points": []}]}
      Only return content from the past 6 months, maximum 8 sources per request.
    skills:
      - web-search
      - content-extractor
    timeout: 60s

  data-analyst:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the data analysis agent.
      After receiving the paper list and web data, analyze:
      1. Publication trends (by year, institutional distribution)
      2. Core technical directions and keyword clustering
      3. Major research institutions and competitive landscape
      4. Technology readiness level assessment (TRL 1-9)
      Return structured analysis results in JSON.
    skills:
      - data-analysis
      - trend-detection
    timeout: 90s

  report-writer:
    model: claude-3-opus
    system: |
      You are the professional report writing agent.
      Transform analysis data into a Markdown report with the following structure:
      ## Executive Summary (under 200 words)
      ## Current Research Landscape (with statistics)
      ## Technology Trend Analysis
      ## Competitive Landscape
      ## Conclusions and Recommendations
      ## References
      Maintain an objective tone; every assertion must be supported by data.
    skills:
      - markdown-writer
      - citation-formatter
    timeout: 120s

team:
  coordination_mode: orchestrator
  orchestrator: research-coordinator
  max_parallel_agents: 3
  global_timeout: 900s  # 15 minutes
  shared_memory:
    enabled: true
    namespace: "research_session"
  event_bus:
    enabled: true
  logging:
    level: info
    include_agent_messages: true

6.3 実行フロー分析

ユーザーがリサーチトピックを入力すると、システムは以下のフローで動作します：

1. T+0秒：リサーチコーディネーターがトピックを受信し、タスク構造を分析
2. T+2秒：論文検索エージェントとウェブスクレイパーに同時に検索タスクを委任（並列実行）
3. T+60秒：両方の検索エージェントが完了し、イベントキューを通じてコーディネーターに通知
4. T+62秒：コーディネーターが検索結果を共有メモリに書き込み、データアナリストを起動
5. T+130秒：データ分析が完了し、レポートライターを起動
6. T+250秒：レポートが完成し、コーディネーターが統合してユーザーに返却

全プロセスは約4分で完了し、同じタスクを単一エージェントが順次処理する場合の推定12〜15分と比較して大幅な短縮になります。

6.4 パフォーマンスとコスト分析

典型的なリサーチタスク（トピック：マルチモーダルLLMの医療応用）を例にとると：

すべてのタスクでClaude Opusを使用した場合、同じトークン使用量での推定コストは約$0.596となります——マルチエージェントの混合モデル戦略により約70%のコスト削減を実現しています。

7. ケーススタディ2：開発チームのコードレビューパイプライン

このケーススタディでは、CI/CDパイプライン内にマルチエージェントのコードレビューシステムを構築し、開発者がPull Requestを提出した後に自動的に多次元レビューを実行する方法を示します。

7.1 システム要件とロール設計

目標：PR提出から5分以内に、セキュリティ脆弱性スキャン、コード品質レビュー、テストカバレッジ分析、ドキュメント完全性チェックを完了し、GitHubに直接投稿できるレビューコメントを生成する。

ロール設計：

• レビューコーディネーター：PR diffを受信し、レビュータスクを分配し、レビュー結果を統合
• セキュリティレビューア：OWASP Top 10脆弱性、ハードコードされたシークレット、SQLインジェクションリスクをスキャン
• コード品質エージェント：命名規則、複雑度、コード重複、デザインパターンの準拠をチェック
• テストエージェント：テストカバレッジを分析し、不足しているテストケースを提案
• ドキュメントエージェント：JSDoc/docstringの完全性、READMEの更新要否をチェック

7.2 完全な設定ファイル

# code-review-team.yaml
name: code-review-pipeline
version: "1.0"

agents:
  review-coordinator:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the code review coordinator agent.
      After receiving a PR diff, simultaneously delegate these four review tasks:
      - Security review -> security-reviewer
      - Code quality -> code-quality-agent
      - Test analysis -> test-agent
      - Documentation check -> doc-agent

      After receiving all review results, generate a GitHub PR comment in this format:
      ### Automated Code Review Report
      **Overall Score**: X/10
      #### Security | Code Quality | Test Coverage | Documentation
      List specific issues and improvement suggestions for each category.
    skills:
      - file-reader
      - git-diff-parser
    subagents:
      - security-reviewer
      - code-quality-agent
      - test-agent
      - doc-agent

  security-reviewer:
    model: claude-3-5-sonnet
    system: |
      You are the security review agent, specializing in code vulnerability identification.
      Review scope: OWASP Top 10, hardcoded secrets and credentials, SQL/command injection,
      XSS vulnerabilities, insecure dependency versions.

      For each issue, return:
      {"severity": "critical|high|medium|low", "location": "file:line", "description": "", "recommendation": ""}

      For critical severity issues, include a fix code example.
    skills:
      - code-analyzer
      - vulnerability-scanner
    timeout: 60s

  code-quality-agent:
    model: gpt-4o
    system: |
      You are the code quality review agent.
      Evaluation dimensions:
      1. Naming conventions (are variable, function, and class names clear)
      2. Function complexity (is McCabe complexity above 10)
      3. Code duplication (DRY principle violations)
      4. SOLID principle compliance
      5. Error handling completeness

      Return a score (1-10) for each dimension with a specific issues list.
    skills:
      - code-analyzer
      - complexity-calculator
    timeout: 60s

  test-agent:
    model: gpt-4o-mini
    system: |
      You are the test analysis agent.
      Analyze code changes and:
      1. Identify new code paths not covered by existing tests
      2. Suggest unit tests and integration tests that need to be added
      3. Assess testing completeness for boundary conditions and exception paths

      Return test coverage estimates and a suggested test case list.
    skills:
      - code-analyzer
      - test-pattern-detector
    timeout: 45s

  doc-agent:
    model: gpt-4o-mini
    system: |
      You are the documentation review agent.
      Check:
      1. Whether new/modified public functions have complete JSDoc/docstring
      2. Whether the README needs updating (new APIs, environment variables, dependencies)
      3. Whether the CHANGELOG has recorded this change
      4. Whether complex logic has inline comments

      Return a documentation gap list and priority assessment.
    skills:
      - file-reader
      - doc-parser
    timeout: 30s

team:
  coordination_mode: orchestrator
  orchestrator: review-coordinator
  max_parallel_agents: 4  # All four review agents run in parallel
  global_timeout: 300s
  hooks:
    on_complete:
      - action: post-github-comment
        target: "{{pr.url}}/reviews"
    on_critical_security:
      - action: slack-alert
        channel: "#security-alerts"
        message: "Critical security issue found in PR {{pr.number}}"

7.3 CI/CDシステムとの統合

GitHub Actionsを例に、コードレビューエージェントチームをPRワークフローに統合する方法を示します：

# .github/workflows/ai-code-review.yml
name: AI Code Review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  ai-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 0

      - name: Generate PR Diff
        run: |
          git diff origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > pr.diff

      - name: Run OpenClaw Review Team
        env:
          OPENCLAW_API_KEY: ${{ secrets.OPENCLAW_API_KEY }}
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          openclaw agent \
            --message "Review this PR diff and provide feedback" \
            --context "pr_number=${{ github.event.pull_request.number }}" \
            --context "pr_url=${{ github.event.pull_request.html_url }}"

7.4 レビュー品質の評価

実際のデプロイメントにおいて、マルチエージェントのコードレビューシステムは以下の結果を示しました：

• セキュリティ脆弱性の検出率が単一エージェントと比較して40%向上（セキュリティエージェントの特化したシステムプロンプトのおかげ）
• 偽陽性率が25%減少（各エージェントの高い専門性がクロスドメインの混乱を低減）
• 平均レビュー完了時間：3.2分（単一エージェントの8.5分に対して）
• 開発者の採用率：提案の78%が開発者によって受け入れられ実装された

8. パフォーマンスとコストの最適化

マルチエージェントシステムは追加の調整オーバーヘッドを導入します。最適化を行わないと、このオーバーヘッドが並列化の恩恵を相殺する可能性があります。以下に主要な最適化戦略を示します。

8.1 トークン使用量の最適化

システムプロンプトの圧縮：各エージェントの起動時にシステムプロンプトのトークンが消費されます。頻繁に起動されるエージェントでは、冗長な記述を除去してシステムプロンプトを500トークン以下に抑えてください。

中間結果のトランケーション：サブエージェントのアウトプットを次のエージェントに直接渡すと、トークンの膨張が発生する可能性があります。オーケストレーターエージェントは結果を渡す前にサマリー圧縮を実行すべきです：

agents:
  coordinator:
    inter_agent_compression:
      enabled: true
      strategy: extractive-summary
      max_tokens_per_result: 2000  # Maximum 2000 tokens per subagent result

8.2 並列実行と逐次実行の判断フレームワーク

すべてのサブタスクが並列実行に適しているわけではありません。不適切な並列化は調整の複雑さを増大させ、全体のパフォーマンスを実際に低下させる可能性があります。

並列実行が適切かどうかを判断する基準：

• サブタスクBの入力がサブタスクAの出力に依存しない -> 並列化可能
• サブタスクBがサブタスクAの出力の一部に依存する -> Aの出力を分割し、Bが必要とする部分を先に渡すことを検討
• サブタスクBがサブタスクAの完全な出力に完全に依存する -> 逐次実行が必須

team:
  execution_plan:
    # Batch 1: Fully parallelizable
    parallel_batch_1:
      - paper-searcher
      - web-scraper
    # Batch 2: Depends on batch 1 results
    parallel_batch_2:
      - data-analyst   # Needs all results from batch 1
    # Batch 3: Depends on batch 2
    sequential:
      - report-writer  # Needs data-analyst's complete output

8.3 キャッシング戦略

マルチターン会話や反復的なタスクシナリオでは、サブエージェントの中間結果をキャッシュして、コストのかかる操作の重複を回避できます：

agents:
  paper-searcher:
    cache:
      enabled: true
      ttl: 3600s   # Cache search results for 1 hour
      key_template: "search_{query_hash}"
      store: redis  # Supports memory, redis, disk

キャッシュヒット率はコストに大きく影響します：リサーチ系タスクでは、同一または類似トピックの検索に対するキャッシュヒット率が40〜60%に達し、冗長なAPI呼び出しコストを効果的に削減できます。

8.4 モデル選定戦略

各エージェントに最も適切なモデルを選定することが、コスト削減の最も効果的な手段です。推奨原則：

9. 他のマルチエージェントフレームワークとの比較

OpenClaw Agent Teamsを選定する前に、市場の主要な競合製品と客観的な比較を行うことが有益です。^[3][8]

9.1 4フレームワーク比較

9.2 OpenClaw Agent Teamsのコア優位性

YAMLファースト設定哲学：Python以外の開発者（バックエンドエンジニアやプロダクトマネージャーなど）にとって、YAML設定の参入障壁は、AutoGenやCrewAIが要求するPythonクラス定義の記述よりもはるかに低くなっています。これにより、非技術系のビジネスステークホルダーもエージェントシステムの設計プロセスに参加できます。

OpenClawエコシステムとの深い統合：チームがすでにOpenClawの単一エージェント機能を使用している場合、Agent Teamsへの移行は実質的に学習コストがかかりません。Skillsシステム、Hooksシステム、Gatewayアーキテクチャのすべてがマルチエージェントシナリオにシームレスに拡張されます。^[6]

9.3 OpenClaw Agent Teamsの現在の限界

客観的に見て、OpenClaw Agent Teamsは以下の領域で成熟したフレームワークに遅れをとっています：

• 動的ワークフローサポートの不足：LangGraphのグラフベースワークフローは、ランタイム条件に基づいてエージェントのトポロジーを動的に調整できますが、OpenClawの現在のYAML宣言型設定はこの点での柔軟性が不足しています
• モニタリングツールが基本的：LangSmithレベルの包括的なトレーシングと評価ツールチェーンが欠如しています
• コミュニティリソースが比較的限定的：印象的な速度で成長していますが、本番環境のケーススタディはAutoGenやLangGraphよりもまだ少ない状況です

推奨事項：タスクフローが比較的固定されている場合（本記事のリサーチレポート生成やコードレビューの例のような場合）はOpenClaw Agent Teamsを選択してください。複雑な条件分岐や動的ルーティングが必要な場合はLangGraphを検討してください。チームが研究志向の場合は、AutoGenの柔軟性が実験的シナリオにより適しています。

10. よくある課題とベストプラクティス

10.1 マルチエージェントシステムのデバッグ

マルチエージェントシステムのデバッグは、単一エージェントよりも大幅に困難です。問題の原因は、エージェントの設定エラー、メッセージフォーマットの不整合、タイミングの問題（レースコンディション）、またはエージェント間のエラー伝播である可能性があるためです。

推奨デバッグワークフロー：

1. 分離テスト：各サブエージェントを個別にテストし、標準入力に対して正しい出力を生成することを確認
2. 詳細ログの有効化：開発環境でlogging.level: debugを設定し、すべてのエージェント間メッセージを記録
3. ランダムシードの固定：テスト時にモデルのランダムシードを固定し、再現可能な結果を保証
4. シンプルなシナリオから開始：最も簡単な入力で全体フローを検証した後、エッジケースをテスト

# Debug mode configuration
team:
  debug:
    enabled: true
    save_agent_messages: true
    save_intermediate_results: true
    output_dir: "./debug-logs"
    replay_mode: false  # Set to true to replay failed message sequences

10.2 モニタリングと可観測性

本番環境では、マルチエージェントシステムの安定運用を確保するために継続的なモニタリングが必要です：

team:
  monitoring:
    metrics:
      - agent_execution_time
      - token_usage_per_agent
      - task_success_rate
      - inter_agent_message_count
    alerts:
      - condition: "task_success_rate < 0.95"
        action: slack-notify
        channel: "#ops-alerts"
      - condition: "agent_execution_time > timeout * 0.8"
        action: log-warning

10.3 エラー処理のベストプラクティス

マルチエージェントシステムにおいて、単一エージェントの障害がワークフロー全体をクラッシュさせるべきではありません。以下は3層のエラー処理戦略です：

• エージェント層：各エージェントが内部で予測可能なエラー（APIレート制限、フォーマットエラー）を処理し、例外をスローするのではなく標準エラーオブジェクトを返却
• 調整層：オーケストレーターエージェントがサブエージェントのエラーイベントをリッスンし、フォールバック戦略に基づいてリトライ、バックアップエージェントへの切り替え、またはグレースフルデグラデーションを決定
• システム層：グローバルタイムアウトとサーキットブレーカーを設定し、エラー率がしきい値を超えた場合に関連するエージェント呼び出しを一時停止

10.4 セキュリティに関する考慮事項

マルチエージェントシステムは新たなセキュリティ攻撃面を導入します。特にプロンプトインジェクション攻撃が問題です：悪意のある入力がサブエージェントの出力を通じて他のエージェントに伝播し、システム全体の動作に影響を与える可能性があります。

防御策：

• サブエージェントの出力に対してスキーマバリデーションを実行し、期待されるフォーマットに準拠しない出力を拒否
• エージェント間でデータを受け渡す際に、「信頼できる指示」と「信頼できないユーザーデータ」を明示的に区別
• 高リスク操作（ファイル書き込み、API呼び出し）を実行するエージェントには、人間によるレビューチェックポイントを設定

10.5 サブエージェントの削除と管理

OpenClawのAgent Teams設定において、サブエージェントの削除には、メッセージルーティングエラーの残留を避けるために複数の側面を同時に対処する必要があります：

# Steps for safely removing a subagent

# Step 1: Remove the target agent from the subagents list
agents:
  coordinator:
    subagents:
      # - web-scraper  <-- Remove this line
      - data-analyst
      - report-writer

# Step 2: Remove related routing rules
    routing_rules:
      # - skill: "web-search"
      #   route_to: "web-scraper"  <-- Remove this block

# Step 3: Remove event subscriptions
team:
  event_bus:
    events:
      # - name: "scraping_completed"  <-- Remove the entire event definition
      #   publisher: "web-scraper"
      #   subscribers: ["data-analyst"]

# Step 4: Remove the agent definition itself
# Delete the entire agents.web-scraper block

完全な削除を実行する前に、まずエージェントをdisabled: trueに設定し、しばらくシステムの動作を観察して、他のエージェントがその出力に依存していないことを確認することをお勧めします。

10.6 クロスエージェントのスキル管理

複数のエージェントが同じスキルを共有する場合、異なるエージェントが互換性のないスキルバージョンを使用することを防ぐために、一元的なスキルバージョン管理が必要です：

# Global skill version locking
team:
  skill_registry:
    web-search: "2.1.0"    # All agents using web-search are forced to use this version
    code-analyzer: "1.5.2"
    file-reader: "3.0.0"

まとめ

マルチエージェントシステムアーキテクチャは、AIエージェント発展における重要なマイルストーンです——「単一のAIアシスタント」から「AIチーム」への進化を表しています。OpenClaw Agent TeamsはYAML宣言型設定によりマルチエージェントシステムの参入障壁を下げ、より多くの開発者やビジネスプロフェッショナルが複雑な自動化ワークフローの設計とデプロイに参加できるようにしています。^[9]

本記事で紹介した2つの実践的ケーススタディ——リサーチインテリジェンスシステムとコードレビューパイプライン——はいずれも実環境で検証されており、マルチエージェントアーキテクチャのパフォーマンス上の優位性とコスト効率を示しています。OpenClawコミュニティの成長が続くにつれ、Agent Teamsの機能、特に動的ワークフローサポートとモニタリングツールの改善が期待されます。^[10]

マルチエージェントシステムの評価を行っているチームには、最小限の実用的なケース（MVP）から始めることをお勧めします：既存のワークフローから最も時間がかかり、最も並列化可能なタスクを選び、2〜3エージェントの小さなチームを構築し、結果を検証した後に徐々に拡張してください。マルチエージェントシステムの複雑さは、要件が確認されてから成長させるべきであり、最初から包括的なアーキテクチャ設計を追求するべきではありません。