Ensemble Exploration
同じ問題に異なる指示で複数のエージェントを立ち上げ、出力を比較して勝者を選ぶ。
どのアプローチが最善か事前にはわからないことがあります — キャッシュの LRU vs LFU vs ARC、3 つの異なるリファクタリング戦略、2 つの競合するライブラリの選択など。Ensemble Exploration は同じ問題に複数の新規エージェントを立ち上げ、それぞれに異なる攻め方の指示を与え、結果を横並びで比較できるようにします。
これは MadoAgent 経由でトリガーします — MadoAgent にアプローチの探索を頼むと、単一タスクよりもフォークして比較する形が適しているかを判断します。各フォークは独自の独立したコンテキストを持つ真新しいタイルとして立ち上がるため、異なるアプローチ同士が互いを汚染しません。
できること
- 同じ問題で最大 5 フォークを実行 — 各フォークには共有プロンプトと独自のバリエーション指示が与えられます。
- フォークごとにエージェントタイプを混在 — Claude、Codex、Amp を組み合わせて、同じタスクに異なるモデルをぶつけられます。
- フォークを横並びで比較 — Exploration パネルの Compare ビューが各フォークの最終応答を水平レーンに並べます。
- 自動批評家でフォークを採点 — ワンクリックで批評家に各フォークを正確さ、完全さ、明確さ、実行可能性の 0–10 で採点させ、推奨フォークを一つ指名させます。
- 勝者を手動で選ぶ — 批評家は助言するだけです。勝者の選択は常にあなたのクリックです。
- アプリ再起動をまたいでランを保持 — 最近のランは再起動時に復元されるため、アプリ再起動後もパネルが生き残ります。
使い方
- Cmd+Shift+M（⌘⇧M）で MadoAgent を開きます。
- 探索を依頼します。例えば「このバグに 3 つの異なるキャッシング戦略を試して、どれが勝つか教えて」。
- MadoAgent がフォークごとに 1 つのタイルを立ち上げ、それぞれに共有プロンプトと独自のバリエーション指示を与えます。右ドロワーは自動的に Exploration タブに切り替わり、ランの開始瞬間を見逃しません。
- Exploration パネルで各フォークのステータスドットを見ます —
running、done、cancelled、timeout。 - フォークに出力が出たら Compare をクリックし、各フォークの最終応答を横並びレーンに展開します。
- 必要に応じて Score forks をクリックして批評家を実行します。批評家が各フォークを採点し、推奨を強調表示します。
- 残したいフォークで Pick winner をクリックします。ランは完了として閉じられ、同じランの他の実行中フォークは done としてマークされます。
よくあるユースケース
- 「このキャッシュに LRU、LFU、ARC を試して、どれを使うべきか教えて」 — 3 つのフォーク、1 つの勝者。Compare ビューか批評家のスコアを読んでから選びます。
- 「このモジュールを 2 つの方法でリファクタリング — クラス抽出 vs モジュール分割 — して比較して」 — 異なるリファクタリング戦略の 2 つのフォーク。
- 「同じタスクで Claude と Codex をぶつけて」 — エージェントタイプごとに 1 つの 2 つのフォークで、どちらのモデルがタスクをよりうまく扱うかを見ます。
ヒントとベストプラクティス
- フォーク数は実際に比較できる範囲に収めましょう。3〜5 が最適値です。5 を超えると Compare ビューが見づらくなります。
- 批評家は決定者ではなくタイブレーカーとして使いましょう。Pick winner をクリックする前に自分で Compare ビューを読んでください — 批評家が間違えることもあります。
- まだ出力のないフォークは批評家にスキップされるため、フォークが何かを出力してから採点しましょう。
- ランを閉じると、実行中のフォークは
runningのまま残されるのではなくキャンセルされます。
関連機能
- MadoAgent — アンサンブルランをトリガーするパネルです。
- 右ドロワー — ランとフォークを表示する Exploration タブです。
- Orchestrator Mode — 複数フォークではなく単一のヘッドレスワーカーを使う場合。
- 設定 — 批評家が使う AI プロバイダーを設定します。
制限事項
- フォークは 1 ランあたり最大 5 です。それ以上を要求すると、暗黙に切り詰めるのではなくラン全体が拒否されます。
- 批評家は助言するだけです — 勝者を決めることはありません。MadoHub が勝者を自動選択することはありません。
- 批評家は設定済み AI プロバイダーのより安価・高速なモデル層を使うため、その判断の質はモデル次第です。
- アンサンブルランは過去 7 日間保持され（最大 20 ランまで）— それより古いランは古い順に消えます。