GLM-4.7でClaude Codeのエージェントチーム機能を実践 設定手順と実装例を解説

GLM-4.7でClaude Codeの実験的チーム機能を実践 設定手順と実装例を解説

コーディング特化LLM「GLM-4.7」を、Anthropic社の公式開発環境「Claude Code」で直接利用し、その実験的機能である「エージェントオーケストレーション（チーム機能）」を動かす方法が、複数の日本語技術ブログで報告された。これは、Z.aiが提供するAnthropic API互換エンドポイントを活用した実践的な統合事例であり、開発者は複数のAIエージェントを協調させた高度なワークフローを、比較的低コストで構築できる可能性を示している。ただし、このチーム機能自体が実験的であり、安定性を最優先するプロダクション環境での利用は現時点では慎重になるべきだろう。

GLM-4.7とClaude Codeの統合：API互換性がカギ

Z.aiが2025年12月にリリースしたGLM-4.7は、コード生成やレビューに特化した大規模言語モデルだ。公式ブログによれば、このモデルの最大の特徴の一つは、AnthropicのAPIと互換性のあるエンドポイントを提供している点にある。これにより、Claude向けに設計されたツールや環境を、GLM-4.7をバックエンドとして利用することが技術的に可能となる。

Claude Codeは、Anthropicが提供するローカル動作型のコード編集・生成ツールで、単体のAIアシスタントとして強力な機能を持つ。今回注目されているのは、その「エージェントオーケストレーション」（開発者コミュニティでは「チーム機能」とも呼ばれる）という実験的機能だ。これは、役割分担を持った複数のAIエージェント（例：設計担当、実装担当、テスト担当）を一つのプロジェクト内で協調動作させる仕組みを指す。

GLM-4.7をClaude Codeで動かす具体的な設定手順

複数の技術ブログで報告されている設定手順は、大きく分けて二段階ある。まずはGLM-4.7をClaude Codeのバックエンドとして設定し、次に実験的チーム機能を有効化する。

第一段階として、Claude CodeでGLM-4.7を使用するには、環境変数の設定が必要となる。Zennの開発者向け記事によれば、最低限、以下のような環境変数を設定する必要がある。

• ANTHROPIC_BASE_URL: Z.aiが提供するGLM-4.7のAPIエンドポイントURLを指定する。
• ANTHROPIC_API_KEY: Z.aiのAPIキーを設定する。
• ANTHROPIC_MODEL: 使用するモデルをglm-4-7などと指定する。

これにより、Claude Codeのインターフェースをそのまま使いながら、内部で処理を行うモデルをGLM-4.7に切り替えることができる。

実験的「エージェントチーム」機能の有効化と実践例

第二段階が、今回の核心であるエージェントチーム機能の有効化だ。この機能は実験的であるため、デフォルトでは無効となっている。note.comの実践レポートによると、環境変数に"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"を追加することで機能が解放される。

機能を有効にした後は、プロンプトを通じて直接エージェントチームの構築を指示できる。具体的な例として、あるブログでは「TODOコメントを追跡するCLIツールの設計」を目的としたエージェントチームの作成プロンプトが紹介されている。ユーザーは「エージェントチームを作ってください。目的：TODOコメントを追跡するCLIツール設計」といった簡潔な指示を入力するだけで、Claude Code（背後ではGLM-4.7）が自動的に役割分担を考え、設計エージェント、実装エージェント、ドキュメント作成エージェントといった仮想的なチームを編成し、協調してツールの設計案を出力し始める。

このプロセスでは、単一のAIに順番に指示を出すのではなく、複数のエージェントが会話し合いながら設計を深堀りする様子を観察できる。例えば、設計エージェントが出力したアーキテクチャ案に対して、実装エージェントが具体的なライブラリの選択肢や実装上の懸念点を指摘し、さらにドキュメントエージェントがユーザー向けの説明を同時に準備する、といったマルチタスクな開発シミュレーションが可能となる。

誰がこの統合を試すべきか？活用シーンと考察

このGLM-4.7とClaude Codeの統合、特にエージェントチーム機能の活用は、主に二つの関心を持つ開発者にとって価値が高い。

第一は、AIを活用した開発ワークフローの最前線を試したい先進的な開発者だ。エージェント同士の議論を通じて生まれる、単一のAIでは出てこない多角的な視点や、設計の抜け漏れを早期に発見するプロセスは、新しい開発パラダイムの実践例として興味深い。プロトタイピングや個人プロジェクトのブレインストーミング段階で威力を発揮する可能性がある。

第二は、AIコストの最適化を図るチームである。公式のAnthropic Claudeモデルと比較して、GLM-4.7はコスト面で優位性を持つ場合があり、API互換性を活かした代替案として検討する価値がある。また、日本語でのコード解説やドキュメント生成に強みを持つGLM-4.7の特性を、Claude Codeという優れたインターフェースを通じて享受できる点も魅力だ。

一方で、この組み合わせはあくまで「実験的」な領域にある。エージェントチーム機能の動作は不安定な場合があり、プロダクション環境でのコード生成の基盤として頼るにはリスクが伴う。また、公式のClaudeモデルが持つ高度な推論能力や最新の知識に依存するプロジェクトでは、GLM-4.7への完全な置き換えは難しい。安定性と確実性を求める場合は、依然として公式モデルを利用するのが無難な選択となる。

単一エージェントから協調ワークフローへの進化

従来のAI支援開発ツールは、基本的に「ユーザー対単一AI」の構図だった。今回のエージェントオーケストレーション機能の実験的実装は、このパラダイムを「ユーザー対AIチーム」へと拡張する試みと言える。GLM-4.7のような高性能でAPI互換性のあるモデルが増えることで、開発者はベンダーに縛られず、好みのインターフェースとバックエンドモデルを組み合わせ、さらに複数エージェントによる協調作業という新しい活用方法を探れるようになった。

現状は実験段階であり、実際の業務にどの程度インパクトを与えられるかは未知数だが、複数の日本語技術ブログがこぞって詳細な実装報告をしている事実は、国内開発者コミュニティの関心の高さと、実用化への期待の表れだろう。今後の機能の安定化と、より直感的なチーム構築インターフェースの登場に注目したい。