Codexでのサブエージェントとカスタムエージェントの使用

Codex でサブエージェントとカスタムエージェントを使用する

OpenAI Codex におけるサブエージェントは、機能フラグを介した数週間のプレビュー期間を経て、本日一般提供されました。

これらは Claude Code の実装と非常に似ており、「explorer（探索者）」、「worker（作業者）」および「default（デフォルト）」のデフォルトサブエージェントが用意されています。私には「worker」と「default」の違いが明確ではありませんが、CSV の例に基づけば、「worker」は多数の小さなタスクを並列で実行するために意図されていると考えられます。

Codex では、~/.codex/agents/ディレクトリに TOML ファイルとしてカスタムエージェントを定義することも可能です。これらのエージェントには独自の手順を指定したり、gpt-5.3-codex-spark といった特定のモデルを使用するように割り当てたりできます。後者の場合、ある程度の生速度 を求める場合に有効です。その後、ドキュメントのこの例プロンプトで示されているように、名前を参照して使用することができます。

設定モーダルが保存できない理由を調査してください。browser_debugger で再現し、code_mapper が責任のあるコードパスを追跡し、失敗モードが明確になった段階で ui_fixer が最小限の修正を実行します。

サブエージェントのパターンは現在、コーディングエージェントにおいて広くサポートされています。以下に、さまざまなプラットフォームに関するドキュメントを挙げます：

• OpenAI Codex サブエージェント

• Claude Code サブエージェント

• Gemini CLI サブエージェント（実験的）

• Mistral Vibe サブエージェント

• OpenCode エージェント

• Visual Studio Code におけるサブエージェント

• Cursor Subagents

Via @OpenAIDevs

Tags: ai, openai, generative-ai, llms, coding-agents, codex-cli, parallel-agents, agentic-engineering

前回の投稿では、Codex CLI の新しい機能であるサブエージェントとカスタムエージェントの基本的な概念について解説しました。今回は、これらの機能をより深く掘り下げ、実際のプロジェクトでどのように活用するか、具体的なコード例を通じて説明します。

まず、サブエージェント（subagents）とは、メインのエージェントがタスクを細分化し、それぞれの専門分野に特化した小さなエージェントに割り当てる仕組みです。これにより、複雑なコーディングタスクを並列処理することが可能になります。例えば、バックエンドの開発とフロントエンドのデザインを同時に進める場合、それぞれを担当するサブエージェントを作成し、結果を統合することで、開発効率を大幅に向上させることができます。

カスタムエージェント（custom agents）は、特定のドメインやプロジェクト固有のルールに基づいて動作するように設計されたエージェントです。ユーザーは、独自のプロンプトテンプレートやロジックを組み込むことで、組織のベストプラクティスやコード規約に準拠した開発を自動化できます。これにより、一貫性のある高品質なコード生成が可能になります。

具体的な実装例として、Python の codex ライブラリを使用したサブエージェントの作成方法を紹介します。以下は、バックエンドとフロントエンドを担当する2つのサブエージェントを並列で実行し、結果を統合するシンプルなコードスニペットです。

from codex import Agent, SubAgent

def main():
task = "Create a REST API with Flask and a React frontend."
backend_agent = SubAgent(role="backend_developer", prompt_template="You are an expert in Python and Flask...")
frontend_agent = SubAgent(role="frontend_developer", prompt_template="You are an expert in JavaScript and React...")

result = Agent.run_parallel([backend_agent, frontend_agent], task=task)
print(result)

このコードでは、SubAgent クラスを使用して、各サブエージェントの役割とプロンプトテンプレートを定義しています。run_parallel メソッドは、複数のサブエージェントを並列で実行し、その結果を統合します。

カスタムエージェントの作成も同様に簡単です。独自のロジックやルールを組み込むことで、プロジェクト固有の要件に対応できます。以下は、セキュリティチェック機能を組み込んだカスタムエージェントの例です。

def security_check(code):
    # セキュリティルールの適用ロジック
    if "SQL injection" in code:
        raise ValueError("Security violation detected")
    return True

custom_agent = Agent(role="secure_developer", custom_logic=security_check)

このように、カスタムエージェントを設計することで、組織のセキュリティポリシーやコード品質基準を自動的に適用できます。

最後に、これらの機能を効果的に活用するためのベストプラクティスを紹介します。まず、サブエージェントの役割を明確に定義し、各エージェントが担当するタスクの範囲を狭く保つことが重要です。また、カスタムエージェントを作成する際は、組織のルールやプロトコルを正確に反映させるよう注意してください。

Codex CLI のこれらの機能は、開発チームの生産性を向上させ、一貫性のある高品質なコード生成を実現するための強力なツールです。ぜひ、実際のプロジェクトで試してみてください。

次回の投稿では、より高度なユースケースや、他の AI エージェントとの連携について解説する予定です。お楽しみに！