$ man context-wiki/parallel-agents

パラレルエージェントとは、異なるタスクに対して複数の AI エージェントを同時に実行することだ。順番にではない。一つずつでもない。すべて同時に。キーワードは「独立」。エージェント A がエージェント B のアウトプットを必要とするなら、並行実行できない。異なるファイル、異なるデータ、異なる関心事を扱うなら、一斉に起動する。これが AI 支援開発における最大のスピードマルチプライヤーだ。順番に実行すると 45 分かかるタスクが、パラレルエージェントなら 10 分以内に終わる。

パターン

パラレルエージェントを起動する前に、タスクの各ペアについて 3 つをチェックする： 1. 同じファイルに書き込むか？ もしそうなら、並行実行できない。ファイルのコンフリクトがアウトプットを壊す。 2. 一方が他方のアウトプットを必要とするか？ もしそうなら、順番に実行する必要がある。依存するタスクは最初のタスクが完了した後に実行される。 3. まだ存在しないものからインポートしているか？ これはより微妙だ。エージェント A がデータファイルを作成し、エージェント B がそこからインポートする場合、一見依存しているように見える。しかしエージェント B が既知のパターンをコピーしている（既存の Wiki ページをミラーリングしているなど）なら、ファイルが存在する前からインポート構造が予測可能なので並行実行できる。 3 つのチェックすべてがパスすれば、並行起動する。どれか一つでもパスしなければ、順番に実行する。

プロのコツ

Clay Wiki を構築したとき、5 つのパラレルエージェントを走らせた。エージェント 1 がデータファイルを書いた（最も重い作業、すべてのコンテンツ）。エージェント 2 がハブページを構築した（全エントリーのリスト）。エージェント 3 がエントリーページを構築した（個別の Wiki 記事）。エージェント 4 がエクスポート、ナビゲーション、クロスリンクを更新した。エージェント 5 がビルドを検証した。すべて異なるファイルで作業した。どれも他を待つ必要がなかった。エージェント 2 と 3 はエージェント 1 が作成中のデータファイルからインポートしたが、既知のパターン（既存のナレッジページ）をミラーリングしていたので、インポート構造は予測可能だった。45 分の順次タスクが 10 分以内に短縮された。5 つのエージェント、5 つのファイル、1 回のビルド。

パターン

すべてのパラレルエージェントに同じモデルが必要なわけではない。オーケストレーションエージェント（他のエージェントを起動するもの）は、調整と複雑な推論にデフォルトモデルを使うべきだ。単純なコピペ＆適応作業を行うサブエージェントは高速モデルを使える。重いクリエイティブな作業（例えば 17 の Wiki エントリーを書くなど）を行うサブエージェントは、デフォルトまたはより強力なモデルを使うべきだ。 法則：個々のタスクの複雑さがモデルを決める。並行性がスピードを決める。シンプルなタスクには高速モデル、難しいタスクには強力なモデルを組み合わせれば、スピードと品質の両方が手に入る。

アンチパターン

すべてを並行で走らせるべきではない。5 つのエージェントを起動して、そのうち 3 つが同じファイルを修正する必要があるなら、マージコンフリクトと壊れたアウトプットが発生する。データファイルが存在する前にページを構築するエージェントを起動し、そのエージェントが構造を予測できないなら、インポートをハルシネーションしてビルド時に失敗する。 パラレルエージェントはタスクが本当に独立しているときに機能する。独立していないとき、順次実行は遅いのではない。正しいのだ。並行化によるスピード向上は本物だが、独立性テストがパスした場合に限る。依存関係のあるタスクに並行化を強制すると、仕事が減るのではなく増える。

フォーミュラ

1. まず計画する。プランモードですべてのタスクとその依存関係を特定する。 2. 独立したタスクをグループ化する。これらが並行実行の候補だ。 3. 依存するタスクを順序付ける。これらは依存先が完了した後に実行される。 4. モデルを割り当てる。シンプルなタスクには高速モデル、複雑なタスクにはデフォルトモデル。 5. 各エージェントに具体的なコンテキストを与える。エージェント同士がコンテキストを共有していると仮定しない。各エージェントが独自の指示とファイル参照を受け取る。 6. すべてのエージェントが完了した後に検証する。ビルドを実行する。アウトプットを確認する。パラレルエージェントは個々には成功しても、計画が間違っていれば全体として失敗する可能性がある。