Claude Codeを使用したGPTとGeminiによるマルチAIオーケストレーション設定

マルチAI開発セットアップ

ある開発者が、単一の開発環境内で3つのAIモデルを連携させて使用するワークフローについて説明しています。このセットアップは、セッション間でコンテキストが失われる問題に対処するため、永続的なファイルベースのシステムを実装しています。

コンテキストレイヤーの実装

このシステムでは、セッション間でコンテキストを維持するプロトコルとしてマークダウンファイルを使用しています：

• CLAUDE.md - プロジェクト、設定、制約、現在のセッション状態を含む主要な操作ファイル
• PROFILE.md - 経歴、コミュニケーションスタイル、意思決定パターンなどの専門的アイデンティティを保持
• SESSION_LOG.md - 実行内容、決定事項、保留事項を最新順に整理して各セッションを記録
• .claude/history/ - セッション終了エージェントが学習内容、決定事項、調査結果、アイデアを別ファイルに保存するディレクトリ

開発者は、3ヶ月の使用で50以上の知識ファイルが作成されたと報告しています。各作業ブロックの終了時には「セッションを閉じて」と指示し、セッションログ、知識履歴、ワークスペース改善、ROI追跡を更新するセッションクローザーサブエージェントを起動します。

1つのワークスペースでの3つのAIモデル

このセットアップでは3つのAIサブスクリプションを使用しています：

• Claude Code (Opus 4.6) - ディープワーク、複雑な分析、スキルシステム、セッション管理を担当する調整役として機能
• Codex CLI経由のGPT-5.4 - コードレビュー、実装、デバッグを担当（Darioと命名）
• Gemini 3.1 Pro - Web調査、Google Workspace統合、マルチモーダル分析を実行（Ireneと命名）

各モデルには、アイデンティティ、ミッション、強み、制限を定義する独自のSOUL.mdファイルがあります：

• Claude用：.claude/SOUL.md
• GPT用：.codex/SOUL.md
• Gemini用：.gemini/SOUL.md

また、セッション開始時に読み込む内容、従うべきルール、他のピアの情報を指定する操作ファイル（GPT用のAGENTS.md、Gemini用のGEMINI.md）もあります。

統合と通信

3つのモデルすべてが同じコンテキストファイル（CLAUDE.md、PROFILE.md、SESSION_LOG.md、履歴ディレクトリ）を読み込むため、セッション間で知識を共有できます。

モデルはAPIやミドルウェアなしでCLIコマンドを使用してお互いを呼び出せます：

codex exec --skip-git-repo-check "この関数のエッジケースをレビューして"
gemini -m gemini-3-flash-preview -p "Xに関する最近のベンチマークを検索して"
claude -p "最後の3つのセッションログエントリを要約して"

このセットアップ全体は、GeminiのAntigravity IDE内で実行され、同じ画面に3つのモデル用の3つのターミナルが表示されます。

追加レイヤー

非同期レイヤーでは、OpenAIサブスクリプション上のOpenClawを使用して、定期的な調査タスク、データチェック、コンテンツパイプラインなどのスケジュールされたジョブを処理します。IDE内の3つのモデルすべてがこれらのジョブをトリガーしたり対話したりできます。

カスタムMCPサーバーは、通知用のTelegramボットに接続しています。タスクに時間がかかる場合、モデルは完了時に開発者に通知し、ターミナルの監視なしで並行ワークフローを可能にします。