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curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd
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主要な知見
  • OpenClawチュートリアルは3つのマルチエージェント協調メカニズム――SubAgent（子エージェント）、Agent Teams、AgentToAgent（クロスエージェント通信）――を提供しており、それぞれ異なるレベルのタスク複雑度とスケールに対応しています[1]
  • SubAgentは「親子委任」シナリオに最適です：親エージェントが専門化された子エージェントにサブタスクを割り当て、子エージェントは完了時に結果を返します。パイプライン型ワークフローに適しています[2]
  • Agent Teamsは複数のエージェントがピアツーピアまたは階層型の配置で協調し、コンテキストとメモリを共有することをサポートしており、リアルタイムの調整が必要な複雑なタスクに最適です[3]
  • AgentToAgentプロトコルはOpenClawインスタンス間のエージェント間通信を可能にし、異種環境における分散エージェント協調をサポートします[4]
  • 異なる役割に適切なモデルを選定（ルーティングには軽量モデル、推論には高性能モデル）することで、出力品質を維持しながら全体のトークンコストを30〜50%削減できます[1]

AIエージェントが同時にウェブページをクロールし、データを分析し、レポートを生成し、コードをレビューする必要がある場合——単一のエージェントではとても処理しきれません。OpenClawのマルチエージェントアーキテクチャはまさにこのために構築されました：複数の専門化されたエージェントがそれぞれの役割を果たし、チームとして協力して、以前は想像もできなかった複雑な自動化タスクを達成するのです。[6]

本記事はOpenClawシリーズの第18弾であり、OpenClawマルチエージェント協調の完全な技術アーキテクチャに焦点を当てています。SubAgent（子エージェント）、Agent Teams、AgentToAgent（クロスエージェント通信）という3つのコアメカニズムを分解し、その設計原理、設定方法、適用シナリオを一つずつ検証します。また、すぐに使えるopenclaw.jsonマルチエージェント設定例、パフォーマンスチューニング、セキュリティベストプラクティスも提供します。

1. マルチエージェント協調が必要な理由

OpenClawマルチエージェントの技術的詳細に入る前に、まず根本的な質問を明確にしましょう：いつ単一エージェントからマルチエージェントアーキテクチャへのアップグレードが本当に必要になるのでしょうか？

1.1 単一エージェントの3つのボトルネック

モデルがどれほど強力であっても、単一のAIエージェントは常に以下の制限に直面します。

1.2 マルチエージェントを有効にすべきタイミング

すべてのタスクがマルチエージェントを必要とするわけではありません。以下が判断基準です。

上記の基準に2つ以上該当するシナリオであれば、OpenClawのマルチエージェント設定を真剣に検討する価値があります。[1]

2. OpenClawのマルチエージェントアーキテクチャ概要

OpenClawは、シンプルから複雑まで明確に階層化された3つのマルチエージェント協調メカニズムを提供しています：SubAgent（子エージェント）、Agent Teams（チーム協調）、AgentToAgent（クロスエージェント通信）。それぞれの違いと適用シナリオを理解することが、正しい選択への第一歩です。[1]

2.1 3つのメカニズムの位置づけ

2.2 選び方

選択の核心原則は：問題を解決できる最もシンプルなメカニズムを使用することです。

実際の運用では、3つのメカニズムを組み合わせて使用できます：Agent Team内のメンバーがSubAgentを通じてさらにサブタスクを委任し、AgentToAgentを通じて外部エージェントと通信することも可能です。

3. SubAgent：親子委任アーキテクチャ

SubAgentはOpenClawのマルチエージェントシステムにおいて最も基本的で最もよく使用されるメカニズムです。核心的なコンセプトはシンプルです：実行中に親エージェントが特定のサブタスクを1つ以上のOpenClaw SubAgentに委任して処理させ、子エージェントが結果を親エージェントに返してワークフローを継続します。[2]

3.1 SubAgentのワークフロー

OpenClaw SubAgentのライフサイクルは以下の通りです。

3.2 SubAgentの設定詳細

openclaw.jsonでSubAgentを定義するための完全な設定は以下の通りです。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "claude-opus-4-6"
      }
    },
    "subagents": {
      "code-reviewer": {
        "description": "コードレビュー専門の子エージェント",
        "model": {
          "primary": "claude-sonnet-4-6",
          "fallbacks": ["gpt-4o"]
        },
        "system_prompt": "You are a senior code reviewer. Focus on code quality, security vulnerabilities, and performance issues.",
        "skills": ["code-analysis", "security-scan"],
        "max_tokens": 8192,
        "timeout": 120,
        "context_retention": "session"
      },
      "web-researcher": {
        "description": "ウェブ検索とデータ収集担当の子エージェント",
        "model": {
          "primary": "gpt-4o",
          "fallbacks": ["claude-sonnet-4-6"]
        },
        "system_prompt": "You are a professional web researcher. Skilled at searching, filtering, and organizing information from the internet.",
        "skills": ["web-search", "web-scrape", "summarize"],
        "max_tokens": 4096,
        "timeout": 180,
        "context_retention": "task"
      },
      "data-analyst": {
        "description": "データ分析と可視化の子エージェント",
        "model": {
          "primary": "claude-opus-4-6"
        },
        "system_prompt": "You are a data scientist. Skilled in data cleaning, statistical analysis, and chart generation.",
        "skills": ["data-processing", "chart-generation", "csv-parser"],
        "max_tokens": 16384,
        "timeout": 300
      }
    }
  }
}

各SubAgentの主要な設定パラメータ：

3.3 SubAgentの典型的なユースケース

OpenClaw SubAgentは以下のシナリオに最適です。

3.4 CLIでのSubAgent管理

OpenClawは子エージェント管理のための完全なCLIコマンドセットを提供しています。

# 設定済みの全エージェントを一覧表示
openclaw agents list

# 子エージェントを追加
openclaw agents add code-reviewer --model claude-sonnet-4-6

# Gatewayログでエージェント実行を追跡
openclaw logs --follow

# 子エージェント設定を動的に追加（openclaw.jsonに書き込み）
openclaw config set agents.subagents.translator '{"description": "翻訳子エージェント", "model": {"primary": "gpt-4o"}, "system_prompt": "You are a professional translator", "skills": ["translation"], "timeout": 60}'

4. Agent Teams：チーム協調

タスクの複雑さが「親子委任」の範囲を超え、複数のエージェントがリアルタイムで通信し、状態を共有し、タスク割り当てを動的に調整する必要がある場合——OpenClaw Agent Teamsの出番です。[3]

4.1 Agent TeamsとSubAgentの根本的な違い

SubAgentは「私がやることを指示し、あなたがそれを実行する」という親子モデルに従い、Agent Teamsは「どうやるか一緒に議論しよう」というチームモデルに従います。具体的な違いは以下の通りです。

4.2 共有メモリ

Agent Teamメンバー間の状態共有は、チーム協調をSubAgentと区別する重要な機能です。OpenClawは構造化された共有メモリメカニズムを提供しています。[3]

5. AgentToAgent：クロスエージェント通信

エージェントが単一のOpenClawインスタンスに限定されなくなった場合——異なるマシン、異なるチーム、あるいは異なる組織に分散している場合——AgentToAgent（A2A）クロスエージェント通信プロトコルが必要です。[4]

5.1 AgentToAgentの設計思想

OpenClaw AgentToAgent通信プロトコルの核心的な設計原則は：異なるOpenClawインスタンス上のエージェントが、まるで同じチームのメンバーのように協調できることです。分散シナリオにおける3つの課題を解決します。

5.2 メッセージ配信パターン

AgentToAgentは3つのメッセージ配信パターンをサポートしています。

5.3 セキュリティとアクセス制御

クロスエージェント通信においてセキュリティは最も重要です。OpenClaw AgentToAgentは多層セキュリティメカニズムを提供しています。[7]

6. パフォーマンスチューニングとベストプラクティス

6.1 トークンコストの最適化

6.2 セキュリティ上の考慮事項

7. よくある質問（FAQ）

Q1：SubAgentとAgent Teamsを同時に使用できますか？

はい。Agent Teamのメンバーが自身のSubAgentを持つことができます。例えば、リサーチチームのオーケストレーターがサブタスクを他のチームメンバーに割り当てるのではなく、自身のSubAgentに委任して処理させることができます。[1]

Q2：AgentToAgentのレイテンシはボトルネックになりますか？

ネットワーク条件とタスクタイプに依存します。ローカルエリアネットワーク内のAgentToAgent呼び出しレイテンシは通常20〜50ms、リージョン間では100〜300msに達することがあります。非リアルタイムタスクでは許容範囲です。高頻度のインタラクションが必要な場合は、関連するエージェントを同じAgent Teamに配置し、共有メモリで通信することをお勧めします。[4]

Q3：マルチエージェントのコストは単一エージェントよりも大幅に高くなりますか？

必ずしもそうではありません。マルチエージェントシステムの合計トークン数はより多くなる可能性がありますが、モデル階層化戦略により全体コストは実際にはより低くなることがあります。実際のテストデータでは、最適化されたマルチエージェントシステムは単一の高性能モデルよりも20〜35%低いコストで同等のタスクを処理しつつ、より高い品質を提供できます。

Q4：異なるSubAgentが異なるモデルプロバイダーを使用できますか？

はい。これはOpenClawのマルチエージェント設定の中核的な優位性の一つです。各SubAgentとAgent Teamメンバーは独立してモデルとプロバイダーを指定できます。例えば、コードレビューにClaude Opus、ウェブ検索にGPT-4o、翻訳にGeminiを使用する——各モデルの強みを活かすことができます。[2]

Q5：Agent Teamのメンバー数は最大何人ですか？

OpenClawには技術的なハードリミットはありませんが、実践経験から3〜7人が最も効率的な範囲です。7人を超えると調整オーバーヘッドが大幅に増加し、オーケストレーターのコンテキストが容易に過負荷になります。タスクがより多くの役割を必要とする場合、階層型モードを使用して大きなチームを複数の小グループに分割することをお勧めします。[3]

OpenClawのマルチエージェント協調アーキテクチャ——SubAgentの軽量な委任から、Agent Teamsのチーム協調、AgentToAgentのクロスインスタンス通信まで——は開発者に完全なツールキットを提供し、タスクの複雑さに応じて最適な協調モードを選択できるようにします。重要なのは「問題を解決できる最もシンプルなメカニズムを使用する」原則に従うことです：SubAgentで処理できるならAgent Teamsを使う必要はなく、ローカルで完結できるならAgentToAgentは不要です。これら3つのメカニズムの正しいタイミングと設定をマスターすれば、真に効率的で信頼性が高くスケーラブルなAIエージェント軍団を構築できるでしょう。