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Update public docs and landing copy to the current 14-runtime list; add Qoder / Trae CLI across localized docs. Follow-up: finish JA tool counts (tasks.ja / skills.ja) and align localized Trae section anchors with the /providers#trae links. Closes #4945 Co-authored-by: vicksiyi <zeroicework@163.com>
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title: エージェントの作成と構成
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description: エージェントを作成するために必要な最小限のフィールドと、すべての任意設定 — システム指示、環境変数、公開範囲、同時実行制限、アーカイブ。
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";
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[エージェント](/agents)を作成するのに必要なのは 2 つだけです。**名前**と **[AI コーディングツール](/providers)の選択**です。それ以外はすべて任意です — システム指示、モデル、環境変数、CLI 引数、公開範囲、同時実行制限 — デフォルト値でも問題なく動作します。まず動かしてから後で調整しましょう。すべてのフィールドはいつでも変更できます。
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## エージェントを作成する
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前提条件: 使用中のマシンにサポートされている [AI コーディングツール](/providers)が少なくとも 1 つインストールされており（Claude Code、Codex など）、[デーモン](/daemon-runtimes)が実行中であること。まだそこまで準備できていない場合は、[Cloud クイックスタート](/cloud-quickstart)または[セルフホストクイックスタート](/self-host-quickstart)から始めてください。
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準備が整ったら、ワークスペースの **Agents** ページに移動して **+ New** をクリックするか、CLI を使用します。
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```bash
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multica agent create
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```
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このフォームには必須フィールドが 2 つだけあります。**name**（ワークスペース内で一意であること）と **runtime**（= AI コーディングツールの選択）です。それ以外のすべてのフィールドは、以下でセクションごとに扱います。
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## AI コーディングツールを選ぶ
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各ランタイムは特定の AI コーディングツールを基盤としています。Multica はそのうち 14 個をサポートします。最も一般的な選択肢は次のとおりです。
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| ツール | 適している場合 |
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|---|---|
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| **Claude Code** | Anthropic の公式ツールで、最も完成度の高い機能セットを提供します。**最初の選択として最適です** |
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| **Codex** | OpenAI 製で、主流の代替手段です |
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| **Cursor** | Cursor エディターのエコシステムを使うユーザー |
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| **Copilot** | GitHub アカウントの権限を活用するチーム |
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| **CodeBuddy** | Tencent の Claude Code 互換 CLI を使うチーム |
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残りの 9 個（Antigravity、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、Pi、OpenClaw、Qoder、Trae CLI）と、各ツールの完全な機能比較表（セッション再開、MCP、スキル注入パス、モデル選択）は、[AI コーディングツール比較](/providers)で扱います。
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## システム指示を書く
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**システム指示**（`instructions`）はすべてのタスクの先頭に追加され、エージェントがどんな役割を担い、どんなルールに従うべきかを伝えます。
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```text
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You're a frontend code-review agent. When an issue comes in, read the diff first. Focus only on:
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- Styling issues (tailwind class names, box model)
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- Accessibility (a11y)
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Don't change code — leave suggestions in a comment.
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```
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空のままにすると（デフォルト）、エージェントは追加の制約なしに、基盤となる AI コーディングツールのネイティブな動作を使用します。
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## モデルを選ぶ
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ほとんどの AI コーディングツールはモデル選択をサポートしています（例えば Claude Code では Sonnet と Opus のどちらかを選べます）。空のままにするとツール自体のデフォルト値が使われ、明示的に 1 つを選ぶとそのモデルが実行されます。各ツールがサポートするモデルは、[AI コーディングツール比較](/providers)にまとめられています。
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モデルの変更は**新しいタスクにのみ適用されます**。すでにディスパッチされたタスクは、ディスパッチ時点で固定されたモデルで実行を続けます。
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## カスタム環境変数 (custom_env)
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**カスタム環境変数**（`custom_env`）を使うと、タスク実行時に追加の環境変数を注入できます。代表的な用途は API キーの設定やアップストリームエンドポイントの切り替えです。
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```
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ANTHROPIC_API_KEY = sk-...
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ANTHROPIC_BASE_URL = https://my-proxy.example.com
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```
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システムにとって重要な変数は上書きできません。`PATH`、`HOME`、`USER`、`SHELL`、`TERM`、`CODEX_HOME`、そして `MULTICA_*` で始まるすべてのキーは、デーモンが静かに無視します（警告ログは残しますが、エラーは発生しません）。
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<Callout type="warning">
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**`custom_env` の値は Multica サーバーのデータベースに平文で保存されます。** エージェントの list/get レスポンスには環境変数の値がまったく含まれなくなり、不透明な個数だけが返されます。実際の値を読み取るには、ワークスペースの owner または admin が、専用で監査される `GET /api/agents/{id}/env` エンドポイント（CLI: `multica agent env get <id>`）を呼び出す必要があります。タスクを実行中のエージェントは、ホストの owner 資格情報を使って他のエージェントの環境変数を明らかにすることはできません。このエンドポイントはエージェントアクターのセッションを拒否します。
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**価値の高いシークレットは `custom_env` に入れないでください**（本番データベースのパスワード、root レベルのトークンなど）。エージェントには**権限範囲が限定された専用の資格情報**（読み取り専用 API キー、単一スコープの PAT）を使用し、定期的にローテーションしてください。データベースのバックアップと DB 監査は、依然として意味のある露出面として残ります。
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</Callout>
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## カスタム CLI 引数 (custom_args)
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**カスタム CLI 引数**（`custom_args`）は、AI コーディングツールのコマンドラインに 1 つずつ順に付け足される文字列配列です。
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```json
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["--max-turns", "100", "--append-system-prompt", "always respond in Chinese"]
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```
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最終的なコマンドは次のように生成されます。
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```bash
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claude --model <model> --max-turns 100 --append-system-prompt "always respond in Chinese" [...]
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```
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引数はシェルを介さずそのまま渡されるため（注入リスクなし）、特定のフラグが認識されるかどうかは AI コーディングツール自体に依存します。この部分はツールによって大きな差があります。
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<Callout type="tip">
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`custom_env` と `custom_args` には厳格な上限はありませんが、実際には**それぞれ 10 個以内に抑えてください**。多すぎるとコマンドラインが長くなり、起動が遅くなり、メンテナンスも難しくなります。
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</Callout>
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## 公開範囲
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- **ワークスペース**（`workspace`） — ワークスペースのすべてのメンバーが割り当てできます
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- **非公開**（`private`） — ワークスペースの owner、admin、またはエージェントの作成者だけが割り当てできます
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新しいエージェントはデフォルトで `private` です。
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**非公開だからといって隠されるわけではありません** — すべてのメンバーが一覧で非公開エージェントの名前と説明を見ることができ、ただし機微な構成は読み取れません（環境変数の値はエージェントの list/get レスポンスに決して現れず、MCP 構成は owner 以外のユーザーにはマスキングされます）。詳しい意味は[エージェント → 誰がエージェントを割り当てられるか](/agents#who-can-assign-an-agent)を参照してください。
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## 同時実行制限
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**同時実行制限**（`max_concurrent_tasks`）は、このエージェントが一度に並列で実行できるタスク数を制御します。デフォルト値は **6** です。上限に達した新しいタスクは拒否されず、キューで待機します。
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これは 2 段階の制限のうち「エージェント層」にすぎません。デーモン自体がより広い上限（デフォルト値 20）を適用し、2 つのうちより厳しい方が優先されます。詳しくは[デーモンとランタイム → 並列で何個のタスクを実行できるか](/daemon-runtimes#how-many-tasks-can-run-in-parallel)にあります。
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この値を変更しても**すでに実行中のタスクはキャンセルされず**、次に処理されるタスクからのみ適用されます。
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## ドメインの専門性をつなぐ: スキル
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作成したエージェントには**スキル**をアタッチできます — タスク実行時に AI コーディングツールへ自動的に届けられる**ナレッジパック**（`SKILL.md` + 補助ファイル）です。新しいスキルを作成したり、GitHub または ClawHub からインポートしたり、マシン上の既存のスキルディレクトリからスキャンしたりできます。[スキル](/skills)を参照してください。
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## アーカイブと復元
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もう使わないエージェントは**アーカイブ**できます — 日常的な画面からは消えますが、履歴データ（実行したタスク、投稿したコメント）はすべてそのまま保持されます。いつでも**復元**して再び作業に投入できます。
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<Callout type="warning">
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**アーカイブは、そのエージェントに属する未完了のすべてのタスクを即座にキャンセルします** — 実行中、ディスパッチ済み、キュー待ちのタスクがすべて `cancelled` としてマークされ、続行されません。進行中の重要なタスクがある場合は、アーカイブする前に最後まで完了させてください。
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</Callout>
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アーカイブ済みのエージェントには新しいタスクを割り当てられません。
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## 次のステップ
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- [スキル](/skills) — エージェントにナレッジパックをアタッチする
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- [AI コーディングツール比較](/providers) — 14 個のツール全体の機能比較表
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- [エージェントへのイシューの割り当て](/assigning-issues) — 新しく作ったエージェントを作業に投入する
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