概要
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/08/28/120000
詳細内容
## StrandsAgents + Claude インターリーブ思考でDeepResearchを実現する
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2025/08/28/120000
StrandsAgentsとClaude 4のインターリーブ思考を組み合わせることで、単一エージェントで複雑なDeepResearchタスクを効率的かつ高精度に実行する手法を解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[StrandsAgents, AIエージェント, DeepResearch, インターリーブ思考, Claude]]
従来の複雑な情報調査・分析タスク「DeepResearch」は、複数エージェントを組み合わせた複雑なワークフローが一般的でした。本記事は、AWSが提供するオープンソースのAIエージェントフレームワーク「StrandsAgents」とClaude 4の「インターリーブ思考」を組み合わせることで、**単一エージェントでDeepResearchに匹敵する機能を実現する革新的な手法**を提示しています。
インターリーブ思考とは、Claude 4モデル（Opus 4, Sonnet 4, Sonnet 3.7で利用可能）で導入された画期的な機能です。これは、LLMがツール使用中に思考プロセスを挟み込み、ツール結果の分析、戦略の動的な調整、段階的な推論を可能にします。これにより、単純な線形処理ではなく、人間のような柔軟な思考に基づいた調査が実現し、より複雑なタスクへの対応力が飛躍的に向上します。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、このアプローチが重要なのは、**実装の複雑さを劇的に軽減し、開発ワークフローを効率化する**点です。従来マルチエージェント構成で必要だったエージェント間の通信プロトコル設計、タスク分散、状態管理といった複雑なオーケストレーションが不要になり、わずか70行程度のコードでDeepResearch相当のロジックを構築できます。実装には、StrandsAgentsのモデル設定で`thinking`と`anthropic_beta`フラグを有効にし、Tavily MCPのような高度なWeb検索・抽出ツールを連携させます。これにより、検索結果を基に動的にクエリを修正し、必要に応じて深掘り調査を行うことが可能となります。
また、単一エージェント構成は**情報欠落やハルシネーションの抑制**にも寄与します。全ての情報が単一セッション内で継続的に管理されるため、エージェント間のコンテキスト損失が防がれ、検索結果と推論プロセスが直接結合され、一貫した品質基準でレポートが生成されます。これにより、エンジニアは信頼性の高いAIリサーチ機能をアプリケーションに組み込み、開発効率とレポート品質の両方を向上させられます。このシンプルかつ強力なアプローチは、複雑なAIエージェント開発における新たな標準となる可能性を秘めており、Webアプリケーションに高度な情報収集・分析機能を迅速に導入したい開発者にとって、非常に実用的な知見を提供します。