マゼラン:クロードコード上に構築された15エージェント自律科学発見システム

システムアーキテクチャと実装
MAGELLANは、Claude Code上に完全に構築され、.claude/agents/で定義された15のカスタムエージェントがオーケストレーターによって調整されます。システムはモデルピニングを使用しています:各エージェントには、セッション設定に関係なく作業レベルを保証するために、フロントマターにmodel: opusまたはmodel: sonnetが設定されています。
Opusは、Scout、Generator、Critic、Quality Gateの4つのエージェントを通じて、深い学際的推論を担当します。Sonnetは、Literature Scout、Ranker、Computational Validatorの3つのエージェントを通じて、構造化タスクを担当します。
ワークフローとパターン
オーケストレーター(200ターンの回路遮断器付きOpus)はサブエージェントにディスパッチし、フェーズをインラインで実行することはありません。システムは、エージェントプロンプトを通じて反射ループを実装しています:SELF-CRITIQUE(Generator)、META-CRITIQUE(Critic)、TARGET QUALITY CHECK(Scout)。
適応サイクルは結果に基づいて調整されます:上位3つの仮説のスコアが7.0以上の場合、早期完了。生存率が30%未満の場合、サイクル3まで延長。パイプライン後、GPT-5.4とGemini 3.1 APIを呼び出すbashスクリプトによるクロスモデル検証が独立したレビューとして行われます。
結果と利用可能性
19回のセッション後、システムは約260の仮説を提案し、その約60%が敵対的パイプラインによって棄却されました。すべての結果は、完全な方法論とともにプロジェクトウェブサイトで公開されています。
システムはApache 2.0ライセンスの下でオープンソースです。Claude Codeパイプラインの詳細、発見、貢献情報は、プロジェクトリンクから入手できます。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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