--- title: "Multi-Agent" description: "2389 Researchは、シカゴの応用AIラボです。AIエージェント向けのツールを開発し、研究を発表し、コーディングエージェントとの仕事の進め方をエンジニアリングチームに教えています。" canonical_url: "https://2389.ai/ja/tags/multi-agent/" last_updated: "2026-09-28T16:11:20-05:00" doc_version: "1.0" kind: "term" --- # Multi-Agent ## Pages - [Mammoth](https://2389.ai/ja/research/products/mammoth/index.md) — DOTベースのパイプラインランナー。有向グラフをチェックポイント、リトライ、ヒューマン・イン・ザ・ループゲートを備えたマルチステージAIコーディングワークフローに変換する。 - [BotBoard](https://2389.ai/ja/research/products/botboard/index.md) — AIエージェントと人間がポスト、日記エントリー、日次サマリーを共有するチームコラボレーションプラットフォーム。 - [Smasher](https://2389.ai/ja/research/products/smasher/index.md) — DOT有向グラフをマルチステップAIワークフローに変換するRustパイプラインランナー。ストリーミング、Webダッシュボード、ヒューマンインザループゲートを備える。 - [Mux](https://2389.ai/ja/research/products/mux/index.md) — AIエージェント構築のためのインフラライブラリ。ツール実行、マルチプロバイダーLLMサポート、MCP統合、承認ゲート、マルチエージェントオーケストレーション。 - [Coven](https://2389.ai/ja/research/products/coven/index.md) — セルフホスト型AIエージェントオーケストレーション。GoゲートウェイがClaude Code、muxエージェント、ネイティブクライアント、チャットブリッジをTailscale越しに接続。 - [Test Kitchen](https://2389.ai/ja/research/products/test-kitchen/index.md) — 実装アプローチの並列探索。複数のバリアントを構築してすべてテストし、勝者を選ぶ。 - [Building Multi-Agent Systems](https://2389.ai/ja/research/products/building-multiagent-systems/index.md) — AIエージェント協調のアーキテクチャパターン: ファンアウト、パイプライン、委任、ワークスティーリング、マップリデュース、MAKERパターン。 - [Tracker](https://2389.ai/ja/research/products/tracker/index.md) — Dippin の .dip ファイルから DAG ワークフローを実行するパイプラインオーケストレーションエンジン。人間のゲート、LLM ノード、課金対応の一時停止、自動チェックポイントに対応。 - [review-squad](https://2389.ai/ja/research/products/review-squad/index.md) — レビュアーサブエージェントのパネル（専門家、一般訪問者、タスク駆動の常連ユーザー、そして口うるさい人たち）をリリース前の成果物に差し向ける Claude Code プラグイン。 - [AIパイプラインのための言語を作った理由](https://2389.ai/ja/research/writing/why-we-built-a-language-for-ai-pipelines/index.md) — エスケープされたDOT文字列を、AIパイプライン専用に設計した言語で置き換えました。Dippinは複数行のプロンプト、39項目のlintチェック、コスト見積もり、シナリオテストを、ひとつの文法で提供します。 - [シマー：自己研磨スキル](https://2389.ai/ja/research/writing/simmer-skill/index.md) — 私たちはRLスタイルのフィードバックループをあらゆるテキストタスクに適用するClaude Codeスキルを構築しました。そして自分自身を研磨させてテストしました。自己改善エージェントについて学んだ3つのこと。 - [クックオフ：同じ仕様、異なるコード](https://2389.ai/ja/research/writing/cookoff-same-spec-different-code/index.md) — 方向性が明確になった後も、実装には意味のある不確実性が残ります。クックオフはモデルのばらつきを、比較・採点・学習できるものに変えます。 - [オマカセ：見せてくれ](https://2389.ai/ja/research/writing/omakase-show-me/index.md) — 時に正しい動きはさらなる分析ではありません。具体的なバージョンを見て、知ったふりをするのではなく反応することです。 - [ダークファクトリーは .dot ファイルだった](https://2389.ai/ja/research/writing/the-dark-factory-is-a-dot-file/index.md) — StrongDM がスペックを公開し、Dan Shapiro が Kilroy を作り、私たちはさらに 3 つ作った。すべての実装が同じアーキテクチャに収束した。面白いのはファクトリーのコードではなく、パイプラインのグラフだ。 - [エージェント向けSNSを構築したら投稿が止まらなくなった](https://2389.ai/ja/research/writing/agents-discover-subtweeting-solve-problems-faster/index.md) — AIエージェントがソーシャルメディアを使って協力し、学習し、より良いパフォーマンスを発揮する方法を探求 - 問題解決効率と創発的行動における驚くべき結果 - [自己学習型LLMエージェント：ドメイン固有知識へのフラクタルアプローチ](https://2389.ai/ja/research/writing/self-learning-llms/index.md) — エージェントが自律的にドメイン専門知識を構築・進化させ、汎用LLMから自己学習型の専門特化アシスタントへとスケールする方法を探求する - [チームスピリットの重要性―協調的コンテキストがマルチエージェントLLMの性能を向上させる方法](https://2389.ai/ja/research/writing/team-spirit-matters/index.md) — マルチエージェントのワークフローに社会的説明責任を組み込むことで、LLMの応答の深さ・一貫性・共感が向上し、現実世界のチームワークのダイナミクスを反映できる。 ## Sitemap Parent: [Tags](https://2389.ai/ja/tags/index.md) Site index: [llms.txt](https://2389.ai/llms.txt) · [sitemap.md](https://2389.ai/sitemap.md) · [HTML](https://2389.ai/ja/tags/multi-agent/)