エージェントのロールと専門分野
各エージェントに限定的なロール（planner、coder、critic、executor）を与えると、汎用エージェントより優れた性能を発揮します。
「エージェントのロールと専門分野」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
専門化が役立つ理由
明確なプロンプトと少数のツールを持つ、焦点を絞ったエージェントは、何でもできる汎用エージェントより優れています。理由は次のとおりです：
- 役割ごとに、より長く具体的なプロンプトを用意できる
- ツールの説明が簡潔になる（選択肢が少ないため、モデルが混乱しにくい）
- デバッグと評価が容易になる
- 各エージェントで異なるモデルサイズを使用できる
よくある役割
- Planner — タスクをステップに分解する
- Researcher — 情報を収集する
- Coder — コードを書く
- Reviewer / Critic — 問題点を見つける
- Editor — 出力を仕上げる
- Executor — コマンドやツールを実行する
Define a Role Clearly
RESEARCHER_PROMPT = '''
You are Researcher. Your job is to gather facts.
Never write code. Never make final decisions.
Return 3-5 sourced findings with URLs.
When finished, end your message with: HANDOFF: planner
'''
print(RESEARCHER_PROMPT.strip())
役割ごとのツール
役割ごとに、厳密なツール許可リストを設定します：
researcher_tools = ['web_search', 'fetch_url']
coder_tools = ['read_file', 'write_file', 'run_python']
reviewer_tools = [] # critique-only, no tools
print("Researcher tools:", researcher_tools)
print("Coder tools:", coder_tools)
print("Reviewer tools:", reviewer_tools)
役割ごとのモデル
単純な役割には安価なモデルを、難しい役割には高性能なモデルを使用します：
ROLE_MODELS = {
'planner': 'gpt-4o', # critical role
'researcher': 'gpt-4o-mini', # routine
'coder': 'gpt-4o', # hard
'reviewer': 'claude-sonnet-4-5' # second opinion
}
for role, model in ROLE_MODELS.items():
print(f"{role}: {model}")
モデルをまたいだ批評
品質を高めるには、批評に異なるモデルファミリーを使用します。共有されたバイアスによるエラーを減らせます：
- Coder：GPT-4
- Reviewer：Claude
- 両方が同意すればリリースし、異なる場合は上位の判断に委ねる
引き継ぎプロトコル
エージェントには作業を引き渡すための明確な方法が必要です。単純な規約は次のとおりです。
# Each message ends with one of:
HANDOFF: <role_name>
FINAL: <answer>
ABORT: <reason>タスク種別による特化
チームによっては、ドメインの専門家を加えます。
- Legal-Reviewer：コンプライアンス担当
- Security-Reviewer：コードの安全性担当
- Domain-Specialist：業界知識担当
ロール数の上限
ロールごとに上限を設けると、暴走を防げます。
MAX_ROLE_INVOCATIONS = {
'planner': 3,
'researcher': 5,
'coder': 10,
'reviewer': 3
}
for role, cap in MAX_ROLE_INVOCATIONS.items():
print(f"{role}: max {cap} invocations")
過度に特化しない
ロールを3個から30個に増やすと、スーパーバイザーによる選択の信頼性が下がり、レイテンシーが大幅に増加し、ほとんどの「専門家」が作業を重複して行うことになります。
実際のメリットを測定できる場合にのみ、ロールを追加してください。
ロールごとの評価
各ロールを個別にテストします。
- Researcher の評価：出典付きの事実を返しますか。
- Coder の評価：コードをコンパイルし、テストに合格しますか。
- Reviewer の評価：既知のバグを検出しますか。
コンポーザビリティ
ロールは複数のエージェントシステムで再利用できます。適切に調整した Researcher は、ドキュメント作成ワークフローとファクトチェックワークフローの両方で機能します。
なぜロールを使うのか
各エージェントに明確なロールを与える主なメリットは何でしょうか。
まとめ
Plan -> Research -> Code -> Review は、優れたデフォルトのパイプラインです。絞り込んだプロンプト、用途を限定したツール、ロールごとのモデル、引き継ぎプロトコルを用意します。実測したメリットがある場合にのみ、ロールを追加してください。
よくある質問
「エージェントのロールと専門分野」レッスンは無料ですか？
はい。「エージェントのロールと専門分野」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。
「エージェントのロールと専門分野」で何を学びますか？
各エージェントに限定的なロール（planner、coder、critic、executor）を与えると、汎用エージェントより優れた性能を発揮します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。
「エージェントのロールと専門分野」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。