OpenAIは、CodexでSubagentsが利用可能になったと案内しました。
CodexのSubagentsでできること
Subagentsは、Codexが複数の専用エージェントを並列に起動し、結果を1つの応答にまとめる仕組みです。
コードベース調査や複数段階の機能実装など、並列化しやすい作業での利用を想定しています。
OpenAIの案内では、メインのコンテキストを汚しにくいこと、異なる作業を同時進行しやすいこと、実行中の各エージェントに個別指示を出せることが利点として挙げられました。
Subagentsは明示的に依頼した場合にのみ起動します。
各Subagentが独自にモデル実行とツール利用を行うため、単一エージェント実行よりトークン消費は増えます。
CodexのSubagents利用範囲と設定
現在のCodexリリースでは、Subagentワークフローがデフォルトで有効です。
利用状況はCodexアプリとCLIで確認でき、IDE Extensionでの可視化は今後対応予定とされています。
Subagentsは親セッションのサンドボックス方針や承認設定を引き継ぎます。
加えて、利用者は独自のカスタムエージェントをTOMLファイルで定義できます。
カスタムエージェントでは、名前、説明、開発者向け指示に加え、モデルや推論強度、サンドボックス設定などを上書きできます。
OpenAIは、PRレビューやフロントエンド不具合調査などを例に、役割ごとに異なるエージェントを使い分ける構成例も紹介しました。
CodexのSubagentsに対する反応
XやRedditでは、ワークフローを高速化しやすい点や、並列実行で複雑な作業を分担できる点を歓迎する声が目立ちました。
Codex CLIやClaude Codeとの比較文脈で、Subagentsの並列処理を強みとみる投稿も見られます。
その一方で、トークン消費の増加を懸念する意見や、UIの改善を求める声も確認されました。
一部には否定的な反応もありましたが、全体としては実務での使い道を評価する受け止めが優勢です。
参考リンク：
