タスクごとにチームの形は変わります。Agent 同士が協調関係を保ち、あなたは問題が解けたかだけを見ればいい。
例 · コーディング納品
よくある複数 Agent パターンの一つ——調整、並行実装、レビュー、改善、リリース。唯一の組み方ではありません。
チャットやタスクボードで、やりたいことをそのまま書きます。
調整 Agent が、適切な役割へタスクを振り分けます。
UI、ロジック、データを同時に前に進められます。
基準に届かなければ戻して、改善を繰り返します。
合格した成果物を公開し、そのまま使える形で届けます。
よくあるパターンの一例です。タスクに合わせて AI に編成を設計させることもできます。
ルールを一度決めれば、セッションをまたいで文脈を保持します。
役割を定義し、ナレッジや Skill を付け、検索・ドキュメント・MCP などを有効化します。
プラットフォームモデル、独自 API Key、CLI Agent からタスクに合うものを選べます。同じ Agent がドキュメント、Web、画像、動画も届けられます。
ドキュメント、アプリ、画像、動画、3D——アイデアを渡せば、使える成果が返ってきます。
すでに Agent を遊んでいて、本当に仕事に使いたい人向けです。prompt だけ整えたい人向けではありません。
はい。定義したルール、ナレッジ、会話履歴は Agent に残ります。複数 Agent が協調するときも、必要な文脈だけ流れ、毎回ゼロから始まりません。
無料登録で、数分で最初のエージェントを用意できます。下にスクロールすれば、コミュニティの公開 AI も見られます。