AI Coding on KnightLiブログ

Codex vs Claude Code：2 つの Subagent 設計をどう選ぶか

Fri, 08 May 2026 14:14:01 +0800

AI コーディングツールでは Subagent が重要になっています。これは流行りの機能ではなく、単一 Agent が実際の開発タスクを抱え込むと限界に当たりやすいからです。

1 つの Agent がコードを読み、ログを確認し、実装を変更し、テストを実行し、エラーを分析し、結果をまとめると、main context はすぐ汚れます。検索結果、コマンド出力、テストログ、中間推論が混ざり、後の判断が不安定になります。探索、実装、検証、レビューを 1 本の main thread に押し込むため、並行処理もしづらくなります。

Subagent の本質は Agent の負荷を下げることです。main session はすべてを最後まで行うのではなく、目標を決め、タスクを割り当て、結果を受け取り、最終回答へ統合する coordinator になります。Subagent は探索、実装、検証、レビューなど局所的な仕事を処理し、圧縮した結論を返します。

つまり Subagent は「もう 1 人の自分」ではなく、絡み合った開発作業を明確な役割に分ける仕組みです。

共通する土台

成熟した Subagent system には通常、次の要素が必要です。

Context isolation。
Role specialization。
Project/user level configuration。
Tool and permission boundaries。

Context isolation は前提です。実際のリポジトリでは、検索結果、テストログ、コマンド出力など中間情報が大量に出ます。これをすべて main session に入れると main thread が乱れます。Subagent は局所的な過程を先に消化し、判断に必要な signal だけを返します。

Role specialization も重要です。複数 Agent とは同じモデルを複数起動することではありません。探索役は検索、読解、要約に強くあるべきです。実装役はコード変更に集中します。検証役はチェックを実行し、リスクを見つけ、結果を明確に報告します。

Tool と permission の境界は安全性を決めます。Subagent が main session の全能力を自動継承すべきではありません。読み取り専用の explorer に書き込み権限は不要です。verifier が実装を変更する必要もありません。

Codex と Claude Code はこの問題意識を共有しつつ、異なる道を取っています。

Codex：明示的な委任

Codex の Subagent 設計は抑制的です。

現在の main session を中心に、制御された軽量な分業機構を提供します。いつ委任するか、誰に渡すか、いつ結果を受け取るかは明示的な判断です。制御フローは現在のタスクに残ります。

特徴は次の通りです。

main session が明示的に subtask を委任する。
role set は小さく保たれる。
main session は誰が何をしているか把握できる。
結果は main line に戻ってから判断される。
協作境界が透明。

これは手動 orchestration、予測可能性、実行の確定性を重視するチームに向いています。explorer に call chain を調べさせ、worker に限定的な変更を任せ、main session が結果を統合して次のテストを判断できます。

一方で、分割、委任、回収、統合の負荷は main session に残ります。軽量な協作には心地よいですが、長期的で複雑な workflow では重くなることがあります。

Claude Code：Agent を workstations として扱う

Claude Code はより platform 的です。

Agent を、説明可能、選択可能、設定可能、記憶可能、隔離可能、background 実行可能な正式な object として扱います。Subagent は会話中の一時的な helper ではなく、開発システムの workstation に近い存在です。

Agent list、use case、description、tool boundary をモデルに渡し、モデル自身がその turn に適した role を選ぶことができます。これにより委任はより自動化されます。

この方向性を支える要素はいくつかあります。

第一に role system。explorer、planner、general-purpose、verifier などの role が用途説明、tool restriction、default model、runtime condition を持てます。read-only explorer は編集できず、planner は設計に集中し、verifier は検証に集中します。

第二に inheritance と override。Subagent は完全に自由ではありません。main session の大きな境界を継承しつつ、許可された範囲で局所的に振る舞いを調整します。

第三に memory。memory は単に少し覚えることではなく、scope を持ちます。user memory は長期的な好み、project memory はリポジトリ背景、local memory は現在環境の状態です。

第四に background work と worktree isolation。検証 task は background で走り続けることができ、main thread は待ち続けなくて済みます。強い隔離が必要なときは別 worktree で作業できます。

第五に plugin ecosystem。Agent を first-class object と見るなら、配布、インストール、優先順位、override、安全境界を考える必要があります。plugin agent は入れられますが、permission mode、hooks、MCP servers など高リスク領域は制限されるべきです。

これにより Claude Code は単発 session の協作ツールではなく、Agent runtime に近く見えます。

違い

Codex は制御された分業ツールに近いです。

明示的な委任。
軽量な role set。
明確な制御フロー。
現在 session 中心の subtask。
人が orchestration する確定的な作業に向く。

Claude Code は engineering workstation system に近いです。

Agent が正式に model 化される。
role が体系化される。
memory、background、isolation、plugin が runtime に含まれる。
モデルが role 選択に関与できる。
長期 project や platform 的 workflow に向く。

問題は機能数ではありません。Subagent を「自分が明示的に呼ぶ helper」と見るか、「system に長期存在する workstation」と見るかです。

選び方

明示的な制御、軽量な分業、現在 session 内の安全な並行処理を重視するなら Codex 的な設計が合います。コードレビュー、小さな変更、明確な実装 task、人がリズムを握りたい workflow に向きます。

体系化された role、長期 memory、background execution、worktree isolation、plugin extension、より完全な Agent runtime を求めるなら Claude Code 的な設計が合います。

判断する質問は 2 つです。

モデル自身が誰に仕事を任せるか選ぶことを受け入れられるか。
より完全な Agent runtime が必要か。

1 つ目が不安なら明示的委任が向いています。2 つ目が yes なら、platform 的な workstation system が向いています。

使い方の注意

Subagent を「モデルを増やせば強くなる」と考えない方がよいです。

各 role の task boundary を明確にする。
role ごとの tool を制限する。
raw log ではなく結論を返させる。
最終判断は main session に残す。
background task と worktree isolation を可視化する。
plugin agent に安全境界を置く。

Subagent の価値は数ではなく分業品質です。role が明確で context がきれいなほど、main thread の判断は安定します。

まとめ

Codex と Claude Code は同じ問題に向き合っています。単一 Agent は実際の開発作業をすべて背負いにくい。両者とも context isolation、role specialization、permission boundary、local summarization を重視します。

違いは設計の方向です。Codex は抑制的で、明示的委任と main session の制御を重視します。Claude Code は体系的で、Agent を設定、記憶、隔離、background 実行、plugin ecosystem に対応した正式な workstation として扱います。

選択はブランド勝負ではありません。必要なのが制御された協作ツールなのか、完全な Agent runtime なのかで決まります。

9Router：Claude Code、Codex、Cursor を 1 つの AI ルーターにつなぐ

Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800

9Router は AI コーディングツール向けのローカルルーターです。Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、OpenCode、OpenClaw などを 1 つの OpenAI-compatible endpoint に接続し、そこから複数のモデルや provider に転送します。

目的はチャットクライアントを増やすことではありません。AI コーディングツールとモデル provider の間に入り、API 形式の違い、provider の手動切り替え、ツール出力による token 消費、quota 切れ、複数アカウント管理をまとめて扱います。

README によると、9Router は 40 以上の provider と 100 以上のモデルに対応し、RTK Token Saver、自動 fallback、quota 追跡、複数アカウントのローテーション、形式変換、リクエストログを備えています。JavaScript 製で、Node.js、Next.js、React、Tailwind CSS、LowDB を使い、MIT ライセンスです。

何に向いているか

複数の AI コーディングツールと複数のモデル供給元を同時に使う場合に便利です。

Claude Code はサブスクリプションで使う。
Codex や Cursor にカスタム OpenAI endpoint を設定したい。
Cline、Continue、RooCode に OpenAI-compatible API を渡したい。
無料 provider を試用に使う。
GLM、MiniMax、Kimi などを安価なバックアップにする。
高品質モデルを難しいタスクだけに使う。

通常は各ツールに endpoint、API key、モデル名、fallback を個別設定する必要があります。9Router はそれをローカルのルーティング層に集約します。

API:

`1`	`http://localhost:20128/v1`

Dashboard:

`1`	`http://localhost:20128/dashboard`

インストール

ローカル利用なら npm が簡単です。

1
2

npm install -g 9router
9router

ソースから実行する場合：

git clone https://github.com/decolua/9router.git
cd 9router
cp .env.example .env
npm install
PORT=20128 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run dev

本番起動：

1
2

npm run build
PORT=20128 HOSTNAME=0.0.0.0 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run start

npm パッケージは Node.js >=18.0.0 を要求します。VPS や Docker では JWT_SECRET、INITIAL_PASSWORD、DATA_DIR、API_KEY_SECRET を設定してください。

ツールの接続

一般的な設定：

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2
3

Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key: 9Router Dashboard からコピー
Model: 9Router で設定したモデル名または combo 名

Codex CLI:

export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:20128"
export OPENAI_API_KEY="your-9router-api-key"

codex "your prompt"

Cline、Continue、RooCode では OpenAI Compatible を選びます。

1
2
3

Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key: your-9router-api-key
Model: cc/claude-opus-4-7

モデル名は接続済み provider によって変わり、cc/、cx/、gh/、glm/、minimax/、kr/、vertex/ などがあります。

RTK Token Saver

AI コーディングでは以下のようなツール出力が token を大きく消費します。

git diff
git status
grep
find
ls
tree
ログ
長いファイル一覧

9Router の RTK Token Saver は、これらをモデルに送る前に圧縮します。プロジェクト説明では、多くのリクエストで 20%-40% の input tokens を節約できるとされています。

ただし、重要なログや完全なファイル内容が必要な場面では、圧縮が回答品質に影響しないか確認してから使うのが安全です。

自動 fallback

モデルを優先順に並べられます。

1
2
3

1. サブスクリプションモデル
2. 安価な API
3. 無料 provider

例：

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2
3

1. cc/claude-opus-4-7
2. glm/glm-5.1
3. kr/claude-sonnet-4.5

fallback は作業停止を減らしますが、モデルが変わると出力の一貫性も変わります。大規模リファクタリングや移行では固定モデルを使う方が安全です。

無料 provider の注意点

Kiro、OpenCode Free、Vertex などの無料経路は便利ですが、利用条件、地域制限、サードパーティツールでの利用可否、ban や rate limit、期限を必ず確認してください。9Router はルーティングを管理するだけで、上流 provider の規約は変えません。

デプロイ

個人利用なら localhost のみで十分です。VPS や LAN で公開するなら、デフォルトパスワードを変更し、強い JWT_SECRET と API_KEY_SECRET を設定し、Dashboard を公衆インターネットに直接出さず、/v1/* に Bearer API key を要求します。

docker run -d \
  --name 9router \
  -p 20128:20128 \
  --env-file ./.env \
  -v 9router-data:/app/data \
  -v 9router-usage:/root/.9router \
  9router

まとめ

9Router は AI コーディングツールのローカル gateway です。Claude Code、Codex、Cursor、Cline などを http://localhost:20128/v1 に集約し、モデル選択、形式変換、token 圧縮、quota 追跡、fallback を処理します。

複数 provider を使う重めの AI コーディングユーザーに向いています。まず 1 つのツールと 1 つの provider から試し、徐々に combo とアカウントを増やすのが無難です。

参考資料

DeepSeek-TUI：ターミナルで DeepSeek コーディング Agent を動かす

Fri, 08 May 2026 13:41:15 +0800

DeepSeek-TUI はターミナルで動く AI コーディング Agent です。DeepSeek V4 モデルを中心に設計され、deepseek コマンドで起動します。TUI 内でファイルの読み書き、shell コマンド、web search、git、MCP server、sub-agent 協調を扱えます。

単なるチャット CLI というより、ターミナル上の作業台です。コードを読む、ファイルを編集する、コマンドを実行する、診断を見る、セッションを保存する、状態を戻す、という開発動作を 1 つにまとめます。

リポジトリは主に Rust で書かれ、MIT ライセンスです。

向いている人

DeepSeek-TUI は、ターミナル中心の開発者が DeepSeek モデルをローカル開発に組み込みたい場合に向いています。

DeepSeek でコード修正やプロジェクト分析をしたい。
フル IDE を開きたくない。
AI に workspace を読ませ、必要に応じて編集させたい。
Plan、Agent、YOLO を使い分けたい。
セッション保存、長時間タスク再開、rollback が必要。
MCP、LSP 診断、HTTP/SSE runtime API、skills を使いたい。

簡単な Q&A だけなら web や軽量 CLI で十分です。DeepSeek-TUI はモデルをローカル開発フローに入れたい人向けです。

インストール

npm:

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2
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npm install -g deepseek-tui
deepseek --version
deepseek --model auto

npm パッケージは事前ビルド済み Rust バイナリを取得する installer/wrapper で、Node.js >=18 が必要です。

Cargo:

1
2

cargo install deepseek-tui-cli --locked
cargo install deepseek-tui --locked

Homebrew:

1
2

brew tap Hmbown/deepseek-tui
brew install deepseek-tui

GitHub Releases から Linux x64/ARM64、macOS x64/ARM64、Windows x64 のバイナリも入手できます。

Docker:

docker run --rm -it \
  -e DEEPSEEK_API_KEY \
  -v "$PWD:/workspace" \
  ghcr.io/hmbown/deepseek-tui:latest

API Key

初回起動時に DeepSeek API key を入力し、以下へ保存します。

`1`	`~/.deepseek/config.toml`

手動設定：

1
2

deepseek auth set --provider deepseek
deepseek auth status

環境変数：

1
2

export DEEPSEEK_API_KEY="YOUR_KEY"
deepseek

診断：

`1`	`deepseek doctor`

保存済み key の削除：

`1`	`deepseek auth clear --provider deepseek`

Auto mode

`1`	`deepseek --model auto`

TUI 内:

`1`	`/model auto`

Auto mode はモデルと thinking を同時に選びます。

Model: deepseek-v4-flash または deepseek-v4-pro
Thinking: off、high、max

本番リクエスト前に小さな routing call を行い、最新の依頼と文脈からモデルと thinking を決めます。auto はローカル機能で、上流 API には具体的なモデル名が送られます。

ベンチマーク、厳格なコスト管理、固定挙動が必要な場合は明示的にモデルを指定します。

モード

モード	用途
Plan	読み取り専用の調査と計画
Agent	承認ゲート付きの通常モード
YOLO	信頼済み workspace で自動承認

YOLO は便利ですが危険も大きいため、信頼できる一時ブランチやテストディレクトリで使うべきです。

主な機能

ファイル操作、apply patch、shell、git、web search/browse、sub-agent、MCP、LSP 診断、セッション保存と再開、workspace rollback、永続 task queue、HTTP/SSE runtime API、skills system に対応します。

LSP 診断は編集後のエラーをモデルへ戻せる点が便利です。rollback は side-git snapshot を使い、/restore と revert_turn を提供します。ただし通常の git commit は引き続き重要です。

よく使うコマンド

deepseek
deepseek "explain this function"
deepseek --model deepseek-v4-flash "summarize"
deepseek --model auto "fix this bug"
deepseek --yolo
deepseek auth set --provider deepseek
deepseek doctor
deepseek doctor --json
deepseek models
deepseek sessions
deepseek resume --last
deepseek resume <SESSION_ID>
deepseek fork <SESSION_ID>
deepseek serve --http
deepseek serve --acp
deepseek pr <N>
deepseek mcp list
deepseek mcp validate
deepseek update

Zed / ACP

{
  "agent_servers": {
    "DeepSeek": {
      "type": "custom",
      "command": "deepseek",
      "args": ["serve", "--acp"],
      "env": {}
    }
  }
}

README によると、現在の ACP は新規セッションと prompt response を扱いますが、tool-backed editing と checkpoint replay はまだ公開されていません。

設定と provider

ユーザー設定：

`1`	`~/.deepseek/config.toml`

workspace overlay：

`1`	`<workspace>/.deepseek/config.toml`

api_key、base_url、provider、mcp_config_path などは workspace overlay で禁止されています。

OpenAI-compatible:

1
2

deepseek auth set --provider openai --api-key "YOUR_OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY"
OPENAI_BASE_URL="https://openai-compatible.example/v4" deepseek --provider openai --model glm-5

Ollama:

1
2

ollama pull deepseek-coder:1.3b
deepseek --provider ollama --model deepseek-coder:1.3b

まとめ

DeepSeek-TUI は DeepSeek V4、TUI、tool call、LSP 診断、セッション再開、rollback、MCP、skills を 1 つの Rust ベースの作業環境にまとめたターミナル Agent です。軽量さよりも、ローカル開発フローへ深く入ることに価値があります。