Claude Codeを使ったエージェント型研究システムの構築：実践的な実装

r/ClaudeAIの開発者が、Claude Codeのみで構築した本番環境向けエージェント研究システムを共有しました。このシステムは、業界全体の約250の実践的なAI導入事例を収めた生きたマップ「Applied」を維持しています。完全な自律性を追求するのではなく、エッジケースでは人間がループ内で判断するという重要な洞察が特徴です。

6つのエージェント

各エージェントは、明確な指示が書かれた.mdファイルです。cronジョブとして実行され、共有ナレッジストア（生きたマップ）とレポートログの読み書きを通じて連携します。

• スカウトエージェント: 公式ソースからユースケースを発見。業界、ツール、ビジネス機能にわたって多様化。
• 抽出エージェント: 最も重要。ケースを理解し、エンティティと成果を特定し、追加か破棄かを判断。
• エンリッチメントエージェント: コンテキストを追加し、ケースに補足情報を提供。
• 翻訳エージェント: バイリンガル出力（英語/スペイン語）を処理し、コンテキストとトーンを維持。
• QAエージェント: エラー（ウェブサイトの問題、UI/UXバグ、不正データ）をスキャン。簡単なものは修正し、そうでない場合はフラグを立てる。
• マッチメーカーエージェント: ユーザーの好みに基づいて、メールまたは通知でケースをマッチング。

オーケストレーションパターン

複雑なエージェントフレームワークは不要。連携は非常にシンプルで、すべてのエージェントが生きたマップ（共通ナレッジベース）を読み書きできます。各エージェントはまた、人間や他のエージェントがアクセス可能なレポートログを書き込みます。エージェントは自分のログを参照して、どこまで処理したかを把握します。境界線上の判断や問題は人間にフラグが立てられ、人間が最終決定を下します。

スタック全体はClaude Code上で動作します。エージェント自体はプレーンな.mdファイルで、指示は随時更新されます。サードパーティのツールがギャップを補完します（データベースをゼロから構築する必要はありません）。

出力を見たい場合は、Applied（元の投稿にリンクあり）にアクセスしてください。このシステムの詳細はレポートセクションにあります。