#multi-agent

GoogleのAntigravity 2.0マルチエージェントプラットフォームが、96個のAIエージェントを活用し12時間・1,000ドル未満のトークンコストでOSをゼロから構築した。完成したOSはDoomを動作させることにも成功している。

Sakana AIは、複数モデルの協調そのものを商用APIとして売り出し始めた。β公開時点の表では fugu-ultra が GPQAD 95.1、SWE-Pro 54.2 を出し、GPT 5.4 high や Gemini 3.1 high と真っ向から比べにいっている。

最近のr/artificial投稿は、Claude Code leakを単なるdramaではなくAI agent設計の実務資料として扱うべきだと主張した。焦点はmodel weightsではなく、memory、permissions、tool orchestration、multi-agent coordinationがどう実装されていたかにある。

GitHubは4月5日のX postでSquadを取り上げた。GitHub Copilot上に構築されたこのopen-source projectは、thin coordinator、versioned repo fileによるshared memory、parallel specialist agentという設計で、multi-agent coding workflowをより実用的にしようとしている。

Cursor 3は local・cloud agent、multi-repo context、PR handoffを一つの interfaceにまとめ、AI codingを multi-agent orchestrationの問題として再設計する。

Together Researchは2026年3月27日、divide-and-conquerを使う小型モデルがlong-context taskでGPT-4o single-shotを上回りうると発表した。TogetherのブログとarXiv論文によれば、この方式はplanner-worker-manager構成とtask、model、aggregator noiseの分析に基づいている。

GitHubは2026-03-19、GitHub Copilotベースのオープンソースプロジェクト Squad を紹介した。別個の orchestration stack なしに、リポジトリの中で役割別のAI agentチームを立ち上げる点が中核だ。

GitHubは2026年3月9日のX投稿で multi-agent system 設計ガイドを再び前面に出した。主張は、失敗の多くは model capability ではなく structure の不足にあり、typed schema、action schema、Model Context Protocol が中核的な制御になるというものだ。

研究者がAIエージェントをより積極的で「無礼な」会話スタイルにしたところ、複雑な推論タスクでのパフォーマンスが向上したという逆説的な研究結果が発表されました。

イーロン・マスクxAI CEOが4つの専門AIエージェント（Grok・Harper・Benjamin・Lucas）が協調するGrok 4.2のパブリックベータを公開。毎週ユーザーフィードバックをもとに自動改善されるラピッドラーニングアーキテクチャにより幻覚エラーが65%減少した。

OpenAI CEOのサム・アルトマンが、バイラルなAIパーソナルエージェントアプリOpenClawの創業者ピーター・シュタインベルガーのOpenAI参加を発表した。マルチエージェントの未来を牽引する戦略的採用だ。