Antigravity「Agent Teams」発表、複数AIがチームで自律開発

Antigravityが「Agent Teams」を発表—/teamwork-previewで複数AIエージェントが連携

室谷代表取締役

おっと、Antigravityから面白い発表がありましたね。「Agent Teams」、いわゆる複数のAIエージェントがチームを組んで開発を進める機能のプレビューです。

これ、単なるアップデートというより、ソフトウェア開発の新しい方法論と言っていいかもしれない。

テキトー教師.AI認定講師

そうですね、室谷さん。公式スレッドでは、「We’ve built a new way to ship software: Agent Teams in Antigravity.」とあります。

まさに「ソフトウェアを出荷する新しい方法」と謳っている。ユーザーが/teamwork-previewと打ち込むだけで、専門化されたサブエージェントが動的に立ち上がって、バックグラウンドで連携しながら複雑なタスクを計画・構築・検証するんです。

室谷代表取締役

つまり、従来は人間が一人でやっていた作業をAIチームに任せられるわけですよね。しかも並列で動く。

これは規模の大きなプロジェクトほど効きそうだ。

テキトー教師.AI認定講師

仰る通りです。詳細な動画へのリンクも張られています。

実際の挙動を確認するには、公式のトークをチェックした方がいいでしょう。

従来の単一エージェントと何が違う？—並列処理・役割分担で複雑タスクを自律実行

室谷代表取締役

これまで、ChatGPTやGitHub Copilotといったツールは基本的に単一エージェントで、一度に一つのリクエストを処理する方式が主流でした。複雑なタスクを任せようとすると、人間が細かく指示を分割して逐次的に依頼しないといけなかった。

テキトー教師.AI認定講師

そうなんですよ。私の講座でも、受講生さんから「AIに大きな単位の仕事を任せると、途中でコンテキストを忘れたり、一貫性がなくなったりする」という声をよく聞きます。

Agent Teamsは、そうした課題を解決するために、複数のサブエージェントがそれぞれの役割（設計、コーディング、テストなど）を持ち、並列で動くことで、人間の手戻りを減らそうとしている。

室谷代表取締役

背景ブリーフにもある通り、従来は「単一エージェントではタスク全体のコンテキストを維持しながら同時に複数のサブタスクを進めるのが困難」だった。それが、この機能によって、仕様を伝えるだけでAIチームが自律的に設計からコーディング、テストまでやってくれる可能性が開けた。

テキトー教師.AI認定講師

ええ。しかも各エージェントは会話やツール呼び出しで協調するので、中間結果の整合性チェックも自動化される。

これは開発効率を大きく変えるかもしれません。

どう動く？サブエージェントの連携と「Mission Control」による自動割り振り

室谷代表取締役

具体的な動作ですが、背景ブリーフによれば、ユーザーが/teamwork-previewを実行すると、動的に複数のサブエージェントが生成される。それぞれが特定の役割を持ち、全体のタスクを分割して実行する。

テキトー教師.AI認定講師

ここで重要なのは「Mission Control」という存在です。自動的にタスクを割り振るマネージャーエージェントがいて、それが各サブエージェントに仕事を振り、進捗を管理する。

まるでプロジェクトマネージャーのような役割ですね。

室谷代表取締役

サブエージェントは、例えば「Architect（アーキテクト）」と「Manager（マネージャー）」のような構成になる。アーキテクトが設計を担当し、マネージャーがそれを元にコーディングやテストを振り分ける。

人間は全体設計だけ考えればよくなる。

テキトー教師.AI認定講師

その通りです。公式のデモ動画では、実際にそのようなワークフローが紹介されているとのこと。

裏で何が起きているか可視化されるのかどうかは気になりますが、現時点では「バックグラウンドで協調」とだけ。

実際の使用例：アーキテクト/マネージャー構成のワークフロー

室谷代表取締役

具体的なユースケースとしては、例えば「新機能を追加する」というタスクを投げると、アーキテクトエージェントが全体設計を立案し、マネージャーエージェントがそれを細かいタスクに分割して各サブエージェントに割り振る。それぞれがコーディング、テスト、レビューを並行して進める。

テキトー教師.AI認定講師

私の講座でも、受講生が「複数ファイルにまたがるリファクタリングが面倒」とよく言います。そういうケースで、Agent Teamsを使えば、各ファイルの修正を別々のエージェントが担当し、しかも互いに依存関係を調整しながら進められる。

人間は最終確認だけすれば良くなる。

室谷代表取締役

背景ブリーフには「中間結果の整合性チェックや複数モジュール間の依存関係の調整はユーザー負担だった」とあります。これが自動化されるのは大きい。

テキトー教師.AI認定講師

ただし、現時点ではプレビュー段階ですから、実際の精度や安定性はこれから詰められていくのでしょう。

他のマルチエージェントツール（AutoGPT, CrewAI等）との比較

室谷代表取締役

マルチエージェントの分野では、オープンソースのAutoGPTやMetaGPT、あるいはLangChain系のCrewAIといったフレームワークが先行していました。AntigravityのAgent Teamsは、それらとどう違うのでしょうか。

テキトー教師.AI認定講師

背景ブリーフにも触れられていますが、これらの先駆的なツールは自律的なタスク分担を実装しています。ただ、Antigravityの場合は「プラットフォームとして統合されている」点が強みかもしれません。

Antigravity自体がエージェント開発プラットフォームなので、スキル（SKILL.md）の作成やプロジェクト管理がシームレスに行える。

室谷代表取締役

つまり、単にエージェントを動かすだけでなく、エージェントチームを「製品」として組み込めるというか。/teamwork-previewというコマンド一つで、すぐにチームが立ち上がる手軽さも、商用利用を考えると魅力的ですね。

テキトー教師.AI認定講師

ただ、他のツールとの明確な比較データは現時点では公開されていません。どの程度の速度や品質の差があるのかは、実際に試してみないと分からない。