Multi-agent Design: LangGraph, OpenAI Swarm, Claude Sub-agents
AI Navigate Original / 4/27/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- マルチエージェント構成では、専門性の違う複数LLMに役割を分割して精度向上・コスト最適化・並列処理を狙える。
- 実装の代表的な枠組みとして、LangGraph（グラフ型）、OpenAI Swarm（軽量）、Claudeのサブエージェント（CLI/ツール連携）が挙げられている。
- 典型パターンは、コーディネータ＋専門家、パイプライン、批評ループ（Critic Loop）、投票/合意形成などで整理されている。
- 最初から複雑にし過ぎず単一エージェントから始め、必要に応じて拡張することが推奨される。
- エージェント数に伴いコストが増えるため、日常的な役割はより安価なモデルに寄せる設計が重要とされる。
- Multi-agent setups split work across specialized LLMs for specialization, cost, and parallelism.
- Top frameworks: LangGraph (gra
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