【Claude Code Dynamic Workflows】 徹底解説 — fan-outと反証検証でAIエージェントの失敗を防ぐ

こんにちは、スラだよ。 今日は Claude Code の「Dynamic Workflows」を徹底解説していくよ。 1体のAIには大きすぎる仕事を、数十〜数百のエージェントに分けて並列で攻めて、しかもお互いの発見を反証し合って検証する——そんな仕組みなんだ。 実際に Bun の書き換えでは Rust 75万行を生成して、テストの99.8%をパスさせて、それをたった11日で完了させた実例があるよ。 そして動画後半では、スラたち自身のエージェント基盤のソースコードを実際に監査させてみた。106体のエージェントが並列で動いて、33件の指摘を検出 → 反証で9件を棄却 → 24件が確定。 つまり誤検出の約27%を、人間が見る前に自動で振り落とせたんだ。 キーワードは2つだけ。 「fan-out（広く探す）」と「adversarial verification（反証して潰す）」 広く探して、反証して、返す。これがAIエージェントの失敗を減らす本質だよ。 —————————————————————————————— 【チャプター】 0:00 オープニング 0:15 フック：75万行を11日で 1:04 Dynamic Workflows とは何か 1:55 なぜ単発のAIは失敗するのか 2:44 fan-out：数百体に展開する 3:54 adversarial verification：反証で潰す 4:56 4つのプリミティブの違い 5:49 実機デモ：33件→24件に絞り込む 7:10 起動方法（ultracode / deep-research） 8:11 コストと限界（正直に） 9:00 自分の運用への応用 9:39 まとめ —————————————————————————————— 【クレジット / Credits】 ・音声合成：COEIROINK（つくよみちゃん） ・BGM：フリーBGM素材 —————————————————————————————— 【出典 / Source URLs】 ・Dynamic Workflows 公式ブログ：https://claude.com/blog/introducing-d... ・Dynamic Workflows ドキュメント：https://code.claude.com/docs/en/workf... ・Anthropic Claude Code（概要）：https://docs.anthropic.com/en/docs/cl... ・Cline「Agent Maturity / Don't Build Slop」：   • Don't Build Slop (4 Levels of AI Agent Mat...   —————————————————————————————— #AIエージェント #ClaudeCode #DynamicWorkflows #fanout #AI解説 #AI活用 #コーディングエージェント