経験豊富なAIエージェントコミュニティが到達した意外な結論は、最適な構成は1つのエージェントではなく、2つか3つが協力して動作することだ。1,300件以上のコメントを分析したRedditの調査では、経験豊富なユーザーの25%がOpenClawとHermesの両方を利用している。CrewAIはマルチエージェントのオーケストレーションに特化しており、ACP（Agent Communication Protocol）は異なるフレームワークのエージェント同士が通信できるようにする。
このガイドでは、複数のエージェントを連携させる方法について、アーキテクチャパターン、通信プロトコル、実践的なセットアップを解説する。
Key Takeaway
マルチエージェントのセットアップは、異なるタスクに異なる強みが必要な場合に単一エージェントを上回る。最も一般的なパターンは、1つのエージェントが計画（オーケストレーター）を行い、もう1つが実行（スペシャリスト）するものだ。OpenClawが計画し、Hermesが実行する。またはCrewAIが調整し、専門化したエージェントが各領域を担当する。
なぜ複数のエージェントを使うのか？
企業が1人の従業員ではなくチームを組むのと同じ理由だ。複雑な業務では、汎用性よりも専門性の方が優れている。調査もコーディングもメッセージングもスケジューリングも1つのエージェントが行う場合、それぞれの作業は「まあまあ」になる。一方、専門化したエージェントはそれぞれの作業を「上手く」こなす。
| Pattern | How It Works | Best For |
|---|---|---|
| Orchestrator + Executor | 1つのエージェントが計画と調整を行い、もう1つのエージェントがタスクを実行する。 | タスクが多岐にわたる複雑なワークフロー |
| Specialist Team | 複数のエージェントがそれぞれ1つの領域（コード、リサーチ、コミュニケーション）を担当する。 | 多様なAIニーズを持つチーム |
| Pipeline | エージェントAの出力がエージェントBの入力になる、逐次的な処理 | 構造化されたデータ処理ワークフロー |
最も人気の組み合わせ：OpenClaw + Hermes
コミュニティで最も支持されているセットアップは、OpenClawをオーケストレーター（計画、分解、マルチプラットフォームのルーティング）として使用し、Hermes Agentをエグゼキューター（高速で繰り返し可能なタスクループを経験とともに改善）として使用するものだ。これらのエージェントはACP（Agent Communication Protocol）を通じて通信する。ACPは異なるエージェントフレームワーク間でメッセージを交換し、協調を可能にする。
How it works: 複雑なタスクをOpenClawに送信する（例：「5つの競合他社を調査し、比較スプレッドシートを毎週月曜日に更新する」）。OpenClawはそのタスクをステップに分解し、リサーチ部分をHermesに割り当てる（Hermesは過去のタスクから蓄積されたリサーチスキルを持っている）。一方、OpenClaw自身はスケジューリングと出力の配信を担当する。
主な利点は、Hermesがリサーチタスクを繰り返すことで次第に高速化すること（学習ループにより再利用可能なスキルが作成される）で、OpenClawは調整と配信を最も得意とする部分で扱う。各エージェントがそれぞれの専門分野を担当する。
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---CrewAIはマルチエージェントをどのように扱うのか？
CrewAIは異なるアプローチを取る。別々のフレームワークを接続するのではなく、異なる役割、ツール、目標を持つ複数のエージェントを定義できる単一のプラットフォームを提供する。ユーザーは「crew」（共有する目的を持つエージェントのチーム）を作成し、CrewAIは通信、タ<|eos|>