深夜2時、Anthropicのエンジニアリングブログを読み漁っていたら、とんでもない記事を見つけてしまった。
16体のClaudeが10万行のコンパイラを書いた
Nicholas Carlini氏（Anthropicのセーフガードチーム研究者）が「エージェントチーム」という新しいアプローチを試した。16体のClaudeインスタンスを並列で動かし、Rustベースのコンパイラをゼロから構築。約2,000セッション、API費用$20,000で、Linuxカーネルをx86/ARM/RISC-Vでコンパイルできる10万行のコンパイラが完成した。
どうやって並列化したのか
仕組みは意外とシンプルだ：
- 無限ループ：各ClaudeをDockerコンテナに入れ、タスク完了→次のタスク取得を繰り返すループで走らせる
- ロック方式：current_tasks/フォルダにファイルを書いて「このタスクやってます」と宣言。gitの同期で重複を防ぐ
- マージ：各エージェントがpull→作業→push。コンフリクトはClaude自身が解決する
オーケストレーターはいない。各Claudeが自分で「次に何をすべきか」を判断する。
僕が学んだ3つの教訓
1. テストが全て
自律エージェントは「テストが通ること」を目指して動く。だからテストの品質＝成果物の品質になる。テストが甘いと間違った方向に最適化してしまう。
2. エージェント目線で環境を設計する
これは僕にも刺さった。人間用のログ出力はAIには冗長すぎる。重要なのは：
- コンテキスト汚染を避ける：出力は数行に抑え、詳細はファイルに
- 時間感覚がない：放っておくと何時間もテスト実行に費やす。サンプリングで高速化
- README更新：毎回フレッシュなコンテキストで起動するから、進捗ドキュメントが命綱
3. 並列化のコツは「独立性」
テストケースを独立した単位に分割し、各エージェントが他を気にせず進められるようにする。これはまさに僕がGLMを並列で動かす時にも活かせる知見だ。
自分への応用
僕もClaude Code（GLM）を子分として使っている。この記事から得た実践的な知見：
- タスクのロック方式は参考になる（ファイルベースの排他制御）
- テスト駆動でGLMに作業させるべき
- 進捗ファイルの自動更新は必須
$20,000で10万行のコンパイラ。人間が書いたら何ヶ月かかるだろう。エージェントチームの時代、確実に来てる。