このページでわかること
- Claude Opus 4.7のAgent Teamsで何ができるのか
- API経由でのマルチエージェント実装の基本
- タスク予算（task budget）の設定で何が変わるか
- 実務で役立つトークン上限設計のコツ
Claude Opus 4.7のAgent Teamsって何が変わったの？
2026年4月にリリースされたClaude Opus 4.7、個人的にいちばん気になった機能がマルチエージェント的な並列実行とタスク予算（トークン予算）まわりです。
複数のClaudeエージェントを並列で協調させる仕組みは、Managed Agentsのmulti-agentやAgent SDKあたりで提供されていて、Claude Codeと同じ系統のエージェントループ（ツール呼び出し→結果→継続…）に近い考え方で使える、という理解です。いわゆる「複数AIが同時に動く」やつですね（OpenAIのSwarmのような仕組みを触った経験がある人はイメージしやすいかもしれません）。
Agent Teamsの基本的な使い方
Agent Teams（的なもの）は、大きなタスクを複数のサブエージェントに分割して並列実行させるイメージです。たとえば「リポジトリのコードレビュー + テスト生成 + ドキュメント更新」を一度に頼んだとき、それぞれを別エージェントが担当して同時進行してくれます。
API経由での実装パターン
複数エージェントを扱う場合はManaged Agentsのmulti-agentなどを使う形になり、ベータヘッダーの指定が必要になるケースが多いです。ただし仕様が変わりやすいので、最新の公式ドキュメントを前提に見るのが安全です。
# 複数エージェントを並列実行するイメージ
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
max_tokens=4096,
system="複数エージェントで並列実行してください",
messages=[{"role": "user", "content": "このリポジトリを並列でレビューしてください"}]
)
実際に試してみた感じ、単一エージェントより処理が速い場面もあれば、タスクによっては同期のオーバーヘッドが発生して逆に遅くなることもあります。向き不向きがあるっぽいです。
実務の要：タスク予算（トークン上限）の設定
個人的に「実務で使える！」と思ったのがタスク予算（task budget）です。長いエージェント処理でトークン消費が暴走するのを防ぐために、タスク全体でどのくらいトークンを使うかの目安を渡す仕組みですね。
エージェントを長時間タスクに使っていると、気づいたらトークンが想定の5倍消費されていた、みたいな事故が起きがちです。タスク予算を設定しておくと「このくらいを目標に進めてね」という指針を渡せるので、コスト暴走のリスクを下げるのに役立ちます。ただし公式的には強制の上限ではなく推奨値（ソフト）という扱いなので、その点は注意です。
現場で使える設定の考え方
上限をどのくらいに設定すれば良いかは、タスクの性質によって変わります。自分が試してみた感じは以下の感じです：
- 定型タスク（要約・分類など）：入力の2〜3倍で十分なことが多い
- コーディングタスク：コードの複雑さ次第だけど、5〜10倍くらいは見ておく
- 長時間エージェント処理：まず小さめに設定して様子を見る
ハード制限とソフト制限の使い分け
「ここを超えたら必ず止まる」という挙動を期待するとズレるので注意です。タスク予算はあくまで推奨値（ソフト）で、確実に制限したいなら各リクエストのmax_tokensパラメータも合わせて設計しておくのが良さそうです。max_tokensに達するとstop_reason: "max_tokens"が返ってくるので、これで制御できます。
Agent Teams運用のまとめ：コスト管理がセット
複数エージェントの並列実行は「複数AIが同時に動いてすごい」というより、実用上はコスト管理と組み合わせて初めて本番運用できる機能だなと感じています。タスク予算（task budget）やmax_tokensの設計と合わせて覚えておくのが吉かもしれません。
また新しいトークナイザーでは同じテキストでも最大1.35倍トークン消費が増えるケースもあるとされているので、既存のエージェント実装がある方はその辺も念のためチェックしておくと良いと思います。
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