⚡ Claude Code Guide
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07 エージェント与えられた目標に向かって、自分で手順を組み立てて作業を進めるAIプログラム。質問に答えるだけのチャットAIと違い、「調べる→書く→確認する」を自律的に行う — サブエージェントメインのAIから独立して呼び出される「作業班」のAI。親の会話を汚さずに調査等を任せられ、結果の報告だけを受け取る。並行して複数動かすこともできると並列複数の処理を同時に進めること。順番に1つずつやる「直列」の対義語実行

エージェントとは

Claude Codeは Agent ツールを使って、サブエージェント（別のAIインスタンス）を起動できる。サブエージェントは独立したコンテキストで動作し、結果をメインセッションClaude Codeの1回の対話単位。起動から終了までの会話と作業状態のこと。長く使うと内容が混ざるため、トピックの区切りで新セッションに引き継ぐ運用をするに返す。

メインセッション（あなたとの会話）
  │
  ├─ Agent ツールでサブエージェント起動
  │    │
  │    ├─ サブエージェントA（コード探索）
  │    ├─ サブエージェントB（レビュー）
  │    └─ サブエージェントC（テスト実行）
  │         │
  │         ▼
  │    結果をメインセッションに返す
  │
  ▼
メインセッションで結果を統合・表示

エージェントの種類

汎用エージェント（general-purpose）

指定なしで呼び出すと、汎用のサブエージェントが起動。

Agent({
  description: "コードの調査",
  prompt: "NexusCoreのテストカバレッジを確認して報告して"
})

<a id="specialized-agents"></a>特殊エージェント（subagent_type指定）

subagent_type を指定すると、専門化されたエージェントが起動。

<a id="pr-review"></a>pr-review-toolkit系（6種）

PRレビューに特化したエージェント群。

エージェント 用途 トークンAIにとっての「文字数」のようなもの。AIは文章をトークンという小片に区切って処理する。課金や入力上限（コンテキストウィンドウ）はこの単位で数えられる
pr-review-toolkit:code-reviewer スタイル・ベストプラクティスの確認 451
pr-review-toolkit:code-simplifier コードの簡素化・整理 463
pr-review-toolkit:comment-analyzer コメントの正確性・保守性の分析 421
pr-review-toolkit:pr-test-analyzer テストカバレッジテストがコードのどれくらいの割合を確認できているかを表す数字（％）。80%なら、コードの8割が少なくとも1回はテストで実行されたことになるの品質分析 360
pr-review-toolkit:silent-failure-hunter エラー処理の穴の発見 323
pr-review-toolkit:type-design-analyzer 型設計の品質分析 315

<a id="superpowers"></a>superpowers系

エージェント 用途 トークン
superpowers:code-reviewer 実装設計や仕様を、実際に動くコードに作り込むこと。「実装済み」＝コードとして完成している状態が計画・基準に合致しているかのレビュー 243

<a id="feature-dev"></a>feature-dev系（3種）

エージェント 用途 トークン
feature-dev:code-architect 機能設計のブループ同じ処理の繰り返し、または一連の作業サイクルのこと。プログラミングではfor文等の繰り返し構造、開発では「計画→実装→検証」の反復サイクルを指すリント作成 47
feature-dev:code-explorer コードベースの深い分析 40
feature-dev:code-reviewer バグプログラムの不具合。意図しない動きを引き起こすコードの欠陥・セキュリティ・品質のレビュー 46

その他

エージェント 用途 トークン
code-simplifier:code-simplifier コード簡素化 43
agent-sdk-dev:agent-sdk-verifier-py Python Agent SDK検証 63
agent-sdk-dev:agent-sdk-verifier-ts TypeScript Agent SDK検証 62

エージェントの使い方

フォアグラウンド（デフォルト指定がない時に自動的に使われる初期値・初期設定のこと）

結果を待ってから次に進む。調査・分析など、結果が必要な場合に使う。

Agent({
  description: "調査",
  prompt: "...",
  subagent_type: "feature-dev:code-explorer"
})

バックグラウンド（run_in_background: true）

結果を待たずに次に進む。独立した作業を並列で進めたい場合に使う。

Agent({
  description: "並列調査A",
  prompt: "...",
  run_in_background: true
})

Worktree分離（isolation: "worktree"**

別のGit worktreeで作業する。コードの変更がメインブランチGitで、本体（main）とは別に作業履歴を分けて保管できる「平行世界」。実験的な変更を本体に影響させずに進められる。終わったら本体に合流（マージ）するに影響しない。

Agent({
  description: "機能実装",
  prompt: "...",
  isolation: "worktree"
})
graph TD MAIN["🖥️ メインセッション"] --> A1["🔍 エージェントA
コード探索"] MAIN --> A2["📝 エージェントB
レビュー"] MAIN --> A3["🧪 エージェントC
テスト実行"] A1 --> |"結果"| MAIN A2 --> |"結果"| MAIN A3 --> |"結果"| MAIN MAIN --> |"統合表示"| USER["👤 ユーザー"]

並列実行の例

複数の独立したタスクは並列で実行できる:

// レビューとテスト分析を同時に実行
Agent({ description: "レビュー", prompt: "...", subagent_type: "pr-review-toolkit:code-reviewer" })
Agent({ description: "テスト分析", prompt: "..." subagent_type: "pr-review-toolkit:pr-test-analyzer" })

エージェントとコンテキスト

toolsを絞ったカスタムサブエージェントでコスト削減（2026-07-10実証）

.claude/agents/*.mdにfrontmatterでname・description・tools・model等を定義すると、独自のサブエージェント種別を作れる（tools省略時は全ツールを継承）。

実証例（fable-advisor）: Fable5を相談役として呼ぶサブエージェントを作成する際、subagent_type: "general-purpose"（全ツール継承）で呼ぶと、ツールを1つも使わない単純な質問でも約39,000トークンを消費した（tool_uses: 0）。原因は、環境に登録された数十個のMCPModel Context Protocol（エムシーピー）の略。AIに外部ツール（検索・GitHub・データベース等）を繋ぐための共通接続規格。USBのような「差せば繋がる」仕組みでAIの能力を拡張するツール定義を無条件に継承するため。

対策としてtools: Readのみに絞ったカスタムサブエージェントを新規作成したところ、同じ質問で**約13,158トークン（約66%削減）**になった。

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name: fable-advisor
description: 相談役として使う軽量サブエージェント
tools: Read
model: fable
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注意点:

💡 やさしい補足（初心者向け）