# Replit Agent、サブエージェントを自ら選びコスト削減とスコア向上

> Replitの新しいAgentは、タスクをいつ、どのように委任するかをモデル自身が判断し、ソフトウェア開発ベンチマークで従来の構成を上回った。

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ja/replit-agent-lets-ai-choose-its-own-sub-agents-cutting-cost-and-boosting-scores

Replitは、AIモデル自身がサブエージェントを選び、その規模や投入する労力を決め、再利用するタイミングも判断するシステム「Replit Agent」を公開した。DeepSWEベンチマークでは、1タスクあたり2.11ドルで72％を記録し、サイドキック構成を11ポイント上回った。同じAgentはTerminal-Benchでも、1タスクあたり2.53ドルで49％を達成し、ベースラインを上回った。この変更により、GPT-6 Astraのような高性能モデルは、作業をより安価な補助モデルに委任し、難しい判断に高コストのトークンを温存できる。

## 事実

- DeepSWEスコア：72％、1タスクあたり2.11ドル（2026年9月）
- Terminal-Benchスコア：49％、1タスクあたり2.53ドル

## なぜ重要か

モデル自身にタスクの委任を任せることで、開発者の計算コストを抑えながら性能を高められる。

## 出典と参考資料

1. [Free the models: Harness design at the frontier](https://replit.com/blog/free-the-models) – Replit, 2026-09-29

最終更新: 2026-09-29