OpenAI、Codexにsubagents導入 並列・専門化ワークフローを前面化

Xでの発表内容

2026年3月16日、OpenAIDevsはCodexでsubagentsが利用可能になったと発表した。X投稿では、main context windowをきれいに保つこと、タスクの異なる部分を並列 workstreamへ分けること、進行中の各workerを個別にsteerできることが主な利点として挙げられている。

この表現は重要だ。Codexを単一のchat型 coding assistantではなく、複数の specialist agentを束ねる orchestratorとして位置づけ直しているからだ。planning、code exploration、review、documentation lookupを1本の長いthreadに押し込むのではなく、より狭い役割を各agentに割り当て、親セッションはsynthesisと意思決定に集中できる。

公式ドキュメントで確認できること

OpenAIのCodexドキュメントには、Subagents専用ページが追加され、subagentsとcustom agentsの両方が説明されている。文書は、custom agentは役割を狭く明確にし、その役割に合った tool surface を与えるべきだと明記している。

公式例の一つでは、PR reviewを pr_explorer、reviewer、docs_researcher に分け、codebase mapping、correctness/security review、framework documentation check を分担する。

もう一つの experimental workflow、spawn_agents_on_csv はCSVを読み取り、rowごとにworker subagentを起動し、完了後に統合結果をCSVへ書き戻す。

同じ文書には agents.max_threads や agents.job_max_runtime_seconds といった runtime control もあり、OpenAIがsubagentsを見た目の機能ではなく運用基盤として扱っていることが分かる。

なぜ重要か

開発チームにとっての直接的な価値は、構造化された並列化にある。repository audit、migration check、PR review、documentation validation のような仕事は、小さく異なる下位問題の集合になりやすい。subagentモデルは、それらを分けながらも親agentの調整能力を維持できる。

同時に、context管理の方法も変える。agentic codingの典型的な失敗は、planning、tool output、code diff、test failure、research note を1本のthreadに抱え込むことだ。subagentsは各workerにより小さな目標と狭いprompt surfaceを与え、この負荷を減らす。採用が進めば、今回の更新はCodexを「多くのツールを持つ単一agent」から、より明示的なmulti-agent開発ワークフローへ進める転換点になり得る。

出典: OpenAIDevs X投稿 · OpenAI Codex Subagents docs