エージェントコーディング — 自律型AIを活用する実践 エージェント ソフトウェアの計画、作成、テスト、反復作業は、2024～2025年に研究デモから実用的な開発ワークフローへと移行しました。2025年10月に クロード俳句4.5アントロピックは、 エージェント的な ワークロード：高速でコスト効率が高く、サブエージェントのオーケストレーションと「コンピュータ使用」タスク（ツール、エディター、CLIの操作など）向けに最適化されています。このガイドは、最新のニュース、機能に関するメモ、実用的なレシピ、ガバナンスのベストプラクティスをまとめたもので、開発者とエンジニアリングリーダーが2025年に責任を持って効果的にエージェントコーディングを導入できるようにします。
「エージェントコーディング」（オーケストレーション、サブエージェント）とは何ですか?
エージェントコーディング LLMの使用パターンの一つで、モデルはコードを書くだけでなく、アクションを調整し、ツールを呼び出し、中間結果を処理し、より大きなワークフローの一部としてサブタスクを自律的に管理します。実際には、モデルは「プログラマエージェント」のように動作し、一連のステップを計画し、サブエージェント／ツールに作業を委任し、それらの出力を使用して最終的な成果物を生成します。Anthropicをはじめとする企業は、このスタイルをサポートするモデルとツールフレームワークを明示的に構築しています。
オーケストレーションとサブエージェント
- オーケストレーター: 複雑なタスクを個別のサブタスクに分解し、それらをサブエージェントに割り当て、結果を統合するコントローラー（人間、Sonnet 4.5のような専用エージェントモデル、またはシンプログラム）です。オーケストレーターはグローバル状態を維持し、ポリシー（安全性、予算）を適用します。
- サブエージェント: 要約、エンティティ抽出、エンコード、API 呼び出し、出力の検証などの個別のサブタスクを処理する、小規模で集中化されたワーカー (多くの場合、Haiku 4.5 などの軽量モデル、または決定論的なコード モジュール)。
Claude Haiku 4.5 をサブエージェント (エンコーダー) として使用し、より強力な推論モデルをオーケストレーターとして使用するのは、一般的でコスト効率の高い設計です。オーケストレーターが計画を立て、Haiku が多数の小さな並列化可能な操作を迅速かつ安価に実装します。
なぜ今重要なのか
2025 年にエージェント コーディングが実用的になるためには、いくつかの要因が重なり合いました。
- 調整されたモデル コンピュータの使用ツールの呼び出し、テスト、オーケストレーションの信頼性が向上します。
- レイテンシとコストの改善により、多数のエージェント インスタンスを並行して実行できるようになります。
- エージェントが制御された監視可能な方法で動作できるようにするツール エコシステム (API、サンドボックス、CI/CD 統合)。
Claude Haiku 4.5 は、サブエージェント オーケストレーションに適した速度、コスト、コーディング能力のバランスを提供することで、これらのトレンドを活用するように明確に位置付けられました。
メンタルモデル（共通パターン）: プランナー → 作業者 → 評価者。プランナーは目標をタスクに分割し、作業者サブエージェントはタスクを（多くの場合は並行して）実行します。評価者はタスクを検証し、承認または改善を求めます。
Claude Haiku 4.5 — 開発者向けの新機能
Anthropicは、コーディング、コンピュータの使用、そしてエージェントタスク向けに最適化された、高スループットでコスト効率の高いモデルとして、2025年10月にClaude Haiku 4.5をリリースしました。このリリースは、強力なコーディングとマルチステップ推論のパフォーマンスを維持しながら、速度とトークンあたりのコストを改善することに重点を置いています。これらは、短いツール呼び出しやループが多数発生する実用的なエージェントワークフローに不可欠な特性です。Haiku 4.5は、AnthropicのHaiku層の中で最も経済的な選択肢として位置付けられており、コードとエージェントタスクの重要なタスクレベルのパフォーマンスを両立させています。このモデルはAPIを通じて利用可能であり、開発者はCIシステム、IDE内ツール、サーバーサイドオーケストレーターに統合できます。
ベンチマークと実用的なパフォーマンス
注目すべき指標として、Claude Haiku 4.5は、SWE-bench Verified（Anthropicの資料では約73.3%と報告）などのコーディングベンチマークで高い評価を獲得し、以前のHaikuリリースと比較して「コンピュータ使用」（ツール駆動型タスク）において顕著な改善を示しました。Claude Haiku 4.5は、多くの開発タスクにおいてSonnet 4に匹敵する性能を備えながら、コストとパフォーマンスのトレードオフを実現しており、大規模なエージェントシステムにとって魅力的な選択肢となっています。
エージェントコーディングを可能にするClaude Haiku 4.5の主な機能
ループとツール呼び出しに合わせて調整された速度とコストのプロファイル: エージェントループは通常、多数の短いモデル呼び出し（計画 → ツール呼び出し → 評価 → 再計画）を伴います。Haiku 4.5 はスループットとトークンコストの削減を重視しており、より多くのイテレーションを低コストで実行できます。これは、オーケストレーターがテスト、リンティング、または実験的なブランチの構築のためにサブエージェントを生成する場合に不可欠です。
より強力な短縮コーディングと「コンピュータの使用」： Haiku 4.5は、コーディングベンチマークやコンピュータの使用をシミュレートするタスク（シェルコマンドの実行、ファイルの編集、ログの解釈など）で良好なパフォーマンスを発揮するように調整されています。これにより、LLMが出力を読み取り、次のステップを決定し、フォローアップコマンドを発行する自動化スクリプトの信頼性が向上します。この機能を利用することで、トリアージ、スキャフォールディング、テスト修正サイクルを自動化できます。
API とエコシステムの可用性: Haiku 4.5はAPI経由でアクセス可能（例えば コメットAPI ）およびクラウドパートナー（Vertex AIやBedrockのリストなど）を通じて、既存のCI/CDパイプライン、コンテナ化されたオーケストレーター、クラウドサービスとの統合を簡素化します。安定したプログラムインターフェースにより、脆弱なグルーコードが削減され、一貫したレート制限、再試行、可観測性が実現します。
Haiku 4.5 に適したマルチエージェントオーケストレーションパターン
Haiku 4.5 が安価で高速なワーカーである場合、いくつかの実証済みのオーケストレーション パターンが際立っています。
1) 階層型オーケストレーション（マスター/ワーカー）
使い方： 高レベルプランナー（Sonnet）→ 中レベルディスパッチャー（Haikuオーケストレーター）→ ワーカープール（Haikus + 決定論的コード）。より高機能なオーケストレーター（例：Sonnet 4.5）がプランを作成し、多数のHaiku 4.5ワーカーにステップを割り当てます。マスターは結果を集約し、最終的な推論または受け入れチェックを実行します。
使用する場合： 時折、最先端の推論（設計、ポリシー決定など）を必要とする複雑なタスクですが、日常的な実行は多くなります。これは、Anthropic によって生産性の高いパターンとして明示的に推奨されています。
2) タスクファーム / ワーカープール
使い方： 同一のHaikuワーカーのプールがキューからタスクをプルし、独立して実行します。オーケストレーターは進行状況を監視し、失敗したタスクを再割り当てします。
使用する場合： バッチドキュメント要約、データセットのラベル付け、多数のコードパスにわたるユニットテストの実行といった高スループットのワークロード。このパターンは、Haiku のスピードと低コストを活用します。
3) パイプライン（段階的な変換）
使い方： データは、例えば取り込み → 正規化（Haiku） → エンリッチメント（外部ツール） → 統合（Sonnet）といった順序付けられた段階を経て流れます。各段階は小規模で、専門化されています。
使用する場合： さまざまな段階にさまざまなモデル/ツールが最適な、マルチステップ ETL またはコンテンツ生成。
4) マップリデュース/マップマージ
使い方： Map: 複数のHaikuワーカーが異なる入力の断片を処理します。Reduce: オーケストレーター（またはより強力なモデル）がマージして競合を解決します。
使用する場合： 大規模テキストコーパス分析、大規模品質保証、または複数文書の統合。追跡可能性のためにローカルエンコーディングを保持したいが、グローバルサマリーやランキングは高コストモデルによってたまにしか計算したくない場合に役立ちます。
5) 評価者ループ（QA + 修正）
使い方： Haiku は出力を生成し、別の Haiku ワーカーまたは Sonnet 評価者がそれをチェックリストと照合します。出力が失敗した場合は、ループバックします。
使用する場合： フロンティア モデルのみを使用するよりも反復的な改良の方が安価になる、品質に敏感なタスク。
システムアーキテクチャ：実用的な プロキシエンコーディング Haikuでのセットアップ
コンパクトなリファレンス アーキテクチャ (コンポーネント):
- APIゲートウェイ/エッジ: ユーザーリクエストを受信し、認証/レート制限を行います。
- プリプロセッサ（Haiku）： 構造化フィールドをクリーンアップ、正規化、抽出し、エンコードされたタスクオブジェクト（JSON）を返します。 プロキシエンコーディング.
- オーケストレーター（Sonnet / 上位モデルまたは軽量ルールエンジン）： エンコードされたタスクを消費し、どのサブタスクを生成するか、またはリクエスト自体を処理するかどうかを決定します。
- ワーカープール (Haiku インスタンス): 並列 Haiku エージェントは割り当てられたサブタスク (検索、要約、コードの生成、単純なツールの呼び出し) を実行します。
- 評価者 / 品質ゲート (ソネットまたは俳句): 出力を検証し、必要に応じて改良を要求します。
- ツールレイヤー: データベース、検索、コード実行サンドボックス、または外部 API へのコネクタ。
Haiku 4.5の改良された「サブエージェントオーケストレーション」動作は、この構成に最適です。応答速度とコストプロファイルにより、複数の同時ワーカーを並列実行して多様な実装を探索できます。この設定では、Haikuを 高速プロキシエンコーダーと実行ワーカー遅延とコストを削減しながら、Sonnet を大規模な計画/評価用に維持します。
ツールとコンピューティングに関する考慮事項
- サンドボックス化されたコンピュータの使用: エージェントに制御されたシェルまたはコンテナ化された環境を提供し、テストの実行やアーティファクトのビルドを行います。ネットワークアクセスを制限し、必要なリポジトリのみをマウントします。
- 来歴: すべてのエージェント アクションは、説明可能性を維持し、ロールバックを可能にするために、署名されたログと差分を生成する必要があります。
- 平行度: 複数のワーカーを起動すると、カバレッジ (異なる実装) が拡大しますが、競合するパッチを調整するためのオーケストレーションが必要になります。
- リソース予算: 「内部ループ」(高速反復) には Haiku 4.5 を使用し、必要に応じて、より重いモデルを最終的なコードレビューまたはアーキテクチャ分析用に予約します。
ツールラッパーと機能アダプター
生のシステムAPIをモデルプロンプトに直接公開しないでください。ツールは、入力を検証し、出力をサニタイズする、限定的で明示的なアダプターでラップします。アダプターの役割の例：
- 許可された操作のコマンドを検証する
- リソース/時間制限の適用
- 低レベルのエラーを評価者向けに構造化されたJSONに変換する
最小限の動作例 - Python (非同期)
以下は最小限の、 実用的 Pythonの例で 階層パターン: プランナーとしてSonnet、実行者としてHaikuワーカーを使用します。メッセージング呼び出しには公式のAnthropic Python SDKを使用します（SDKドキュメントを参照）。 ANTHROPIC_API_KEY 環境変数を設定します。CometAPIのAPIも使用できます。 クロード・ハイク 4.5 API および クロード・ソネット 4.5 APICometAPIによるAPI呼び出しの価格は、公式価格より20%オフです。CometAPIによるAPI呼び出しの価格は、公式価格より20%オフです。キーを 取得したCometAPI KEY 電話する。
注: この例は、分かりやすさを考慮して意図的に小さく、同期と非同期が混在しています。本番環境では、堅牢なエラー処理、再試行、シークレット管理、タスクキュー（Redis/RQ、Celery、AWS SQSなど）を追加します。
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
簡単に言うと、これは次のことを行います:
Sonnetは作業計画（JSONステップ）を作成します。Haikuは各ステップを並行して実行します。そしてSonnetは結果を統合・検証します。これが標準的な方法です。 計画者→作業者→評価者 ループ。このコードはAnthropic Python SDK（anthropic）、その例と非同期クライアントは同じことを示しています messages.create インタフェース。
Claude Haiku 4.5 API へのアクセス方法
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる クロード・ハイク 4.5 API CometAPIを通じて、 最新モデルバージョン 公式ウェブサイトで常に更新されています。まずは、モデルの機能について調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
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結論
使い方 クロード俳句4.5 高速プロキシエンコーダー／ワーカーとして利用することで、低レイテンシでコスト効率の高いマルチエージェントシステムを実現できます。実用的なパターンとしては、高機能モデルによるオーケストレーションと評価を行いながら、数千のHaikuワーカーが日常的な重労働を並列処理するというものです。上記の最小限のPythonサンプルは、すぐに使い始めるのに十分でしょう。これをプロダクションキュー、モニタリング、ツールセットに適応させることで、堅牢で安全かつスケーラブルなエージェントパイプラインを構築できます。
