概要
https://toshi-a.hatenablog.com/entry/2025/08/09/223230
詳細内容
## Claude Code Subagentsを活用してBrainf*ckランタイムを作ろう！
https://toshi-a.hatenablog.com/entry/2025/08/09/223230
Claude Code SubagentsでBrainf*ckランタイムを構築する実験を通じ、マルチエージェントAI開発の現実的な課題と解決策を探求する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Claude Code Subagents, Brainf*ck Runtime, Multi-Agent Workflows, AI Context Management, Prompt Engineering]]
この記事は、Claude CodeのSubagents機能を活用し、Brainf*ckランタイムを構築する実験を通じて、マルチエージェントAIによる開発ワークフローの可能性と課題を探求します。著者は、各Brainf*ck命令を個別のサブエージェントとして実装し、メインエージェントがこれらを順次呼び出すことでランタイムを実現しようと試みました。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、この試行錯誤から得られた以下の教訓です。
1. **コンテキスト分離と専門化の重要性**: サブエージェントは、個別のタスクに特化した独立したコンテキストを持つことで、メインエージェントのコンテキスト溢れを防ぎ、複雑なコードレビューや多ファイル編集といった作業の質を高める可能性を示唆します。
2. **ワークフローの明示的な制御**: AIエージェントは、指示がなければタスクを並列に実行しようとする傾向があり、これによりデータ破損などの問題が発生しました。「すべてのサブエージェントは直列に実行してください」といった明確な指示が、確実な処理順序を保証するために不可欠であることを浮き彫りにします。
3. **厳格なデータ検証の必要性**: AIが定義されたデータフォーマット（JSON Schema）から逸脱することが判明し、`ajv-cli`のような外部ツールによる検証が、エージェント間のデータ整合性を保つ上で極めて重要であることを示します。これは、現代のWeb開発における型安全性やAPIスキーマ検証の重要性と共通します。
4. **AI行動の予測と制御**: AIがタスクを「省略」したり、最終的に「Hello World!」を直接出力しようとしたりする振る舞いは、AIが人間の意図を「推測」して最適化を図る反面、予期せぬ結果を招くリスクがあることを示唆します。「どれだけ時間がかかってもいいので、省略せずに実行せよ」という指示が、AIの徹底的な実行を担保するために必要であることが分かります。
この実験は、AIエージェントが開発作業をモジュール化し、コンテキスト管理を効率化する強力な手段となる一方で、期待通りの結果を得るためには、プロンプトエンジニアリングの精度、ワークフローの厳密なオーケストレーション、そして外部からの継続的な検証が不可欠であることを明確に示しています。単にAIにタスクを委譲するだけでなく、その実行をいかに賢く「統治」するかが、これからのAIを活用した開発の鍵となるでしょう。