AIエージェント開発を支えるローカルファーストOSS
AIエージェントを、実際の開発チームのように運用する。
Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLIなどを実repoで使う人向けに、planning、routing、handoff、context最適化、review、memory、diagnostics、operationsまでを小さなOSSとして分けて提供する予定です。
agentが速くなるほど、周辺の運用がボトルネックになる。
context選定、task分割、routing、ownership、review、memory、security、machine health、人間approvalまでを整理しないと、agentの出力速度だけ上がっても開発全体は速くなりません。
Contextを毎回読み直す
taskごとのcontext、handoff、memoryが整理されていないと、sessionごとにrepoを読み直すコストが増えます。
複数agentが衝突する
planning、routing、ownership、review evidenceがないと、同じtaskを重複して解いたり変更を上書きしやすくなります。
運用側が遅くなる
security、machine health、reporting、人間approval channelまで含めて整備しないと、agent利用が日常化した時に周辺作業が詰まります。
まず主要surfaceからAgent Stackの考え方を理解する。
以下はproduct directionを先に見せるpreviewです。repoやpackageはpublic OSS releaseの準備が整った時点で公開linkを追加します。
Agent Workbench
複数coding agentのtask、routing、ownership、handoff、review、memoryをrepo中心で運用。
- task memory / routing / claim lease
- prompt / report / review / Local Control
- 繰り返しmulti-agent workのoperating layer
Agent Token Optimizer
AIが読むrepo contextの無駄、巨大ファイル、instruction肥大、indexing riskをローカル診断。
- context-heavy / generated fileの検出
- agent instructions・exclusion・editor hygieneの改善候補
- before/afterでcontext状態を比較
Agent Persona
user、adopter、security、operator、buyerなどの視点をAI reviewへ明示的に追加。
- portable persona pack
- README / PRD / onboarding / handoff review
- review noiseよりincremental actionable findingを重視
Agent Human Memory
明示的・review可能・forget可能なhuman-like memoryを安全性優先で研究。
- preference / goal / episode / working context
- authority / provenance / consent / forgetting
- safety-firstなmemory lifecycle
公開予定の13 OSSをすべて可視化。
underlying repoがprivateの間も、Agent Stack全体の役割とproduct directionはroadmapで確認できます。
repoより先に、全体アーキテクチャを公開する。
各projectはpublic packaging、docs、license、安全性のrelease gateが整った段階で、public repo/package linkを順次追加します。