エージェントチーム

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"一人では無理、チームを組もう" — ファイル受信箱 + チームメイトスレッド。

Harness 層: チーム — マルチ Agent 協調、メッセージバス。

課題

「バックエンド全体をリファクタリング」は認証モジュール、データベース層、API ルート、テストに及ぶ。一つの Agent が API ルートを修正中、認証モジュールの詳細はコンテキストから外れている。コンテキストウィンドウには限界があり、単一 Agent の注意は全モジュールをカバーできない。

s06 のサブ Agent は臨時スタッフ、一つの仕事を終えたら去る。だが、通信でき、協力できるチームメイトが必要なタスクもある。

ソリューション

教学版は S14 の能力（プロンプト組み立て、タスクシステム、バックグラウンド実行、cron スケジューリング）を踏襲。チーム機構に集中するため、完全なエラーリカバリ、メモリ、スキルシステムは省略。追加：MessageBus（ファイル受信箱）、spawn_teammate_thread（チームメイトスレッド起動）、inbox 注入（Lead がチームメイトメッセージを受信し history に注入）。

サブ Agent vs チームメイト：

仕組み

MessageBus: ファイル受信箱

各 Agent（Lead とチームメイトを含む）には .jsonl 受信箱がある。メッセージ送信 = 相手のファイルに 1 行 JSON を append。メッセージ読み取り = ファイル読み込み + 削除（消費式）：

class MessageBus:
    def send(self, from_agent: str, to_agent: str,
             content: str, msg_type: str = "message"):
        msg = {"from": from_agent, "to": to_agent,
               "content": content, "type": msg_type,
               "ts": time.time()}
        inbox = MAILBOX_DIR / f"{to_agent}.jsonl"
        with open(inbox, "a") as f:
            f.write(json.dumps(msg) + "\n")

    def read_inbox(self, agent: str) -> list[dict]:
        inbox = MAILBOX_DIR / f"{agent}.jsonl"
        if not inbox.exists():
            return []
        msgs = [json.loads(line) for line in inbox.read_text().splitlines()]
        inbox.unlink()  # 消費式：読んだら削除
        return msgs

なぜファイルか、メモリキューではなく？教学版がファイルを選ぶ理由は、直感的でスレッドをまたいで観察可能だから。真实 CC もファイル受信箱（~/.claude/teams/{team}/inboxes/）を使うが、proper-lockfile で並行書き込みの安全性を確保。教学版の read_inbox には read + unlink の競合状態があり、マルチスレッド同時読みでメッセージを損失する可能性があるが、教学目的には許容範囲。

spawn_teammate_thread: チームメイト起動

Lead が spawn_teammate ツールを呼び出してチームメイトを起動。チームメイトは独自の daemon スレッドで動作、独自の system prompt、messages、簡易ツールセットを持つ：

def spawn_teammate_thread(name: str, role: str, prompt: str) -> str:
    system = f"You are '{name}', a {role}. Use tools to complete tasks."

    def run():
        messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
        sub_tools = [bash, read_file, write_file, send_message]
        for _ in range(10):           # 最大 10 ラウンド
            inbox = BUS.read_inbox(name)
            if inbox:
                messages.append({"role": "user",
                    "content": f"<inbox>{json.dumps(inbox)}</inbox>"})
            response = client.messages.create(
                model=MODEL, system=system, messages=messages[-20:],
                tools=sub_tools, max_tokens=8000)
            # ... ツール実行、結果処理
        # 完了後 summary を Lead に送信
        BUS.send(name, "lead", summary, "result")

    threading.Thread(target=run, daemon=True).start()

重要な設計：

• チームメイトの簡易ツールセット：bash、read、write、send_message。教学版は通信機構に集中するためタスクと cron を省略。真实 CC のチームメイトには TaskCreate、TaskUpdate 等のツールもあり、タスクシステムはチーム全体で共有
• 教学版は 10 ラウンド制限：無限ループを防止。真实 CC は idle loop：1 ラウンド終了後に idle_notification を送信、inbox メッセージを待機、到着後に再開、shutdown_request でのみ終了
• 完了時自動報告：BUS.send(name, "lead", summary) で最終結果を Lead の受信箱に送信

Lead の inbox 注入

Lead はメインループの各反復後に受信箱を確認。チームメイトからのメッセージを history に注入し、LLM が確認して反応できるようにする：

# メインループ反復後
inbox = BUS.read_inbox("lead")
if inbox:
    inbox_text = "\n".join(
        f"From {m['from']}: {m['content'][:200]}" for m in inbox)
    history.append({"role": "user",
                    "content": f"[Inbox]\n{inbox_text}"})

教学版はユーザー入力ループ内で注入。真实 CC はより精密、Lead の useInboxPoller が毎秒チェックし、ユーザー入力を待たずにメッセージを新しい turn として送信。

権限バブリング

教学版は権限バブリングを省略。真实 CC のフロー（permissionSync.ts、useSwarmPermissionPoller.ts）：

1. チームメイトが承認が必要な操作に遭遇 → permission_request を Lead の受信箱に送信
2. Lead の useInboxPoller がリクエストを検出 → 承認キューにルーティング
3. ユーザーが承認 → Lead が permission_response をチームメイトに返信
4. チームメイトの useSwarmPermissionPoller（500ms ごとにポーリング）が返信を受信 → 続行または拒否

組み合わせて実行

1. Lead: "バックエンド構築：一人では無理、チームを組もう"
2. Lead → spawn_teammate("alice", "backend dev", "データベーススキーマを作成")
3. Lead → spawn_teammate("bob", "frontend dev", "API クライアントを作成")
4. alice スレッド起動 → 独自の LLM 呼び出し → bash "python manage.py migrate"
5. bob スレッド起動 → 独自の LLM 呼び出し → write_file("client.ts", ...)
6. alice 完了 → BUS.send("alice", "lead", "Schema done: users, orders tables")
7. bob 完了 → BUS.send("bob", "lead", "Client written with types")
8. Lead 次回反復 → inbox を history に注入 → LLM が alice と bob の結果を確認

2 人のチームメイトが並行作業。

s14 からの変更

試してみる

cd learn-claude-code
python s15_agent_teams/code.py

以下のプロンプトを試してください：

1. Spawn alice as a backend developer. Ask her to create a file called schema.sql with a users table.
2. Check your inbox for alice's result.
3. Spawn bob as a tester. Ask him to check if schema.sql exists and list its contents.

観察ポイント：Lead はチームメイトをどう起動するか？.mailboxes/ ディレクトリの JSONL ファイルの中身は？チームメイト完了後、Lead の inbox は history に注入されているか？

次の章

チームメイトは仕事をし、通信できる。しかし、Lead が Alice にシャットダウンを頼む場合、スレッドを強制終了すると書きかけのファイルが残る。丁寧なシャットダウンプロトコルが必要：Lead が shutdown_request を送信、チームメイトは收尾後に終了。

s16 Team Protocols → シャットダウンハンドシェイクとメッセージの取り決め。

{
  "name": "my-team",
  "leadAgentId": "lead@my-team",
  "members": [{
    "agentId": "researcher@my-team",
    "name": "researcher",
    "agentType": "general-purpose",
    "color": "blue",
    "isActive": true
  }]
}