サブエージェントとLLMタスク

Triggerfishエージェントはサブエージェントに作業を委任し、分離されたLLMプロンプトを実行できます。 これにより並列作業、焦点を絞った推論、マルチエージェントタスク分解が可能になります。

ツール

subagent

自律的なマルチステップタスクのためにサブエージェントを生成します。サブエージェントは独自の会話 コンテキストを持ち、ツールを独立して使用できます。完了時に最終結果を返します。

パラメーター	タイプ	必須	説明
task	string	はい	サブエージェントが達成すべきこと
tools	string	いいえ	カンマ区切りのツールホワイトリスト（デフォルト：読み取り専用ツール）

デフォルトツール： サブエージェントは読み取り専用ツール（read_file、list_directory、 search_files、run_command）で開始します。サブエージェントが書き込みアクセスを必要とする場合は、 追加ツールを明示的に指定します。

使用例：

• メインエージェントが他の作業を続けている間にトピックを調査する
• 複数の角度から並列でコードベースを探索する（これがexploreツールが内部的に行っていること）
• 独立した実装タスクを委任する

llm_task

分離された推論のための単発LLMプロンプトを実行します。プロンプトは別のコンテキストで実行され、 メインの会話履歴を汚染しません。

パラメーター	タイプ	必須	説明
prompt	string	はい	送信するプロンプト
system	string	いいえ	オプションのシステムプロンプト
model	string	いいえ	オプションのモデル/プロバイダー名の上書き

使用例：

• メインコンテキストを埋めずに長いドキュメントを要約する
• 構造化テキストからデータを分類または抽出する
• アプローチについてセカンドオピニオンを得る
• プライマリと異なるモデルに対してプロンプトを実行する

agents_list

設定されたLLMプロバイダーとエージェントをリストします。パラメーターなし。

利用可能なプロバイダー、そのモデル、設定ステータスに関する情報を返します。

サブエージェントの仕組み

エージェントがsubagentを呼び出すと、Triggerfishは以下を行います：

1. 独自の会話コンテキストを持つ新しいオーケストレーターインスタンスを作成
2. 指定されたツール（デフォルトは読み取り専用）をサブエージェントに提供
3. タスクを最初のユーザーメッセージとして送信
4. サブエージェントが自律的に実行 — ツールを呼び出し、結果を処理し、繰り返す
5. サブエージェントが最終レスポンスを生成すると、親エージェントに返される

サブエージェントは親セッションのtaintレベルと分類の制約を継承します。親の上限を超えてエスカレートできません。

使い分け

ツール	使用場面
subagent	ツール使用と繰り返しが必要なマルチステップタスク
llm_task	単発の推論、要約、または分類
explore	コードベースの理解（内部でサブエージェントを使用）

exploreツールはsubagentの上に構築されています — 深度レベルに応じて2-6個の並列

サブエージェントを生成します。構造化されたコードベース探索が必要な場合は、サブエージェントを手動で 生成するのではなく、直接exploreを使用してください。 :::

サブエージェントとエージェントチームの比較

サブエージェントはファイア・アンド・フォーゲットです：親は単一の結果を待ちます。 エージェントチームは異なる役割、リードコーディネーター、メンバー間通信を持つ 協力エージェントの永続的なグループです。焦点を絞った単一ステップの委任にはサブエージェントを使用します。 タスクが互いの作業を繰り返し検討する複数の専門的な視点から恩恵を受ける場合はチームを使用します。