レバー③分割
── サブエージェントと、多エージェントの最前線

まず原則大きく頼むほど、失敗する

「このアプリ全部作って」と一息で頼むと、エージェントは途中で文脈を見失い、早すぎる完了宣言をし、整合性が崩れます（序章の "doom loop"）。Anthropic が実証した長期エージェントの鍵は、逆でした ──

「一度に一機能」という制約が、「全部を一気に片づけようとして空転する」のを防ぐ鍵になる。 — Anthropic "Effective Harnesses for Long-Running Agents"（要約）

世界トップクラスの実務者がAIに渡すのは、大きなひと塊の依頼ではなく、小さく・直線的で・検証できる単位です。これは前章の検証レバーと地続き ── 小さく割るほど、各単位に検証ループを掛けやすい。

仕組みを見るサブエージェントで、文脈を「隔離」する

分割のいちばん強い道具がサブエージェントです。調査・実装・レビューを別エージェントに分けると、各自が独自のコンテキストウィンドウを持つ。だから一つの会話に全部積み上げたときの「膨張・混線」が起きない。下で見てください。

最前線①「1体を使う」から、「艦隊を率いる」へ

分割を突き詰めると、いま最も動いている前線に出ます ── 多エージェントのオーケストレーション。Karpathy は複数の並列エージェントを指揮し、DHH は高速・高性能の2モデルを並走させ、積み上がった250件のPRのうち100件を90分で処理した、と報告されています。「1体のAIを上手に使う」から「多数のエージェントを率いる」へ、実務者の仕事が移りつつある。