openagentscontrol

OpenAgents Control（OAC）は、オープンソースのAIコーディングフレームワークであるOpenCode上に構築されたAIエージェントフレームワークです。計画優先の開発ワークフローを中心に設計されており、エージェントがリクエストを分析し、実装計画を提案し、人間の承認を待ってから、検証を伴い段階的に実行します。このプロジェクトは、コード生成前にプロジェクト自身のコーディングパターンをエージェントに教えることで、再現性のある結果を重視しています。 READMEに記載されている核となるアイデア： - パターン制御：ユーザーはコーディングパターン（技術スタック、API・コンポーネントの例、命名規則、標準、セキュリティ要件）を一度定義し、エージェントがそれを再利用することで、AI生成コードのリファクタリングを削減することを目指します。 - 承認ゲート：エージェントはファイルの書き込み・編集、bashコマンドの実行、サブエージェントへの委任の前に承認を要求します。 - 編集可能なエージェント：エージェントの動作は、独自プラグインに組み込むのではなく、直接編集可能なMarkdownファイルで定義されます。 - コンテキストシステム：ContextScoutコンポーネントが関連するコンテキストファイルを発見し、ローカル優先の解決アプローチを採用します。プロジェクト固有のパターンはローカルコンテキストディレクトリに置かれ、コア標準はグローバルインストール場所にフォールバックできます。 - MVI（最小有効情報）原則：コンテキストファイルは小さく保たれ（概念は約100行未満、ガイドは約150行未満、例は約80行未満）、遅延ロードされてトークン使用量を削減します。 - モデル非依存：様々なモデルプロバイダー（Claude、GPT、Gemini、MiniMax、ローカルモデル）で動作し、特に設定がない限りOpenCodeのデフォルトモデルを使用します。 - 多言語：エージェントは言語非依存で、プロジェクトファイルに適応すると説明されています。TypeScript/Node.jsが主にテストされ、C#/.NETのコンテキストファイルも提供されています。Python、Go、Rustなどもサポートされていますが、テストは十分ではありません。 含まれるコンポーネント： - メインエージェント：OpenAgent（一般的なタスクと学習）、OpenCoder（本番開発と複雑な機能）、SystemBuilder（インタラクティブウィザードでカスタムAIシステムを生成）。 - 自動委任される専門サブエージェント：ContextScout、TaskManager、CoderAgent、TestEngineer、CodeReviewer、BuildAgent、DocWriter、ExternalScout（外部ライブラリのライブドキュメント取得）、およびフロントエンド、DevOps、コピーライター、テクニカルライター、データアナリストなどのカテゴリ専門家。 - /add-context、/commit、/test、/optimize、/contextなどの生産性コマンド。 - 6段階のワークフロー、サブエージェント、ワークフロースキル、ユーザーコマンドを提供するClaude Codeプラグイン（BETAと表示）。 インストールはシェルスクリプト（curlをbashにパイプ）によるインタラクティブオプションと、更新スクリプトで行われます。カスタムインストールディレクトリを指定できます。READMEには、発見、計画、承認、実行、検証の各段階のおおよその時間見積もりを含むワークフロー例と、Git BashまたはWSLによるWindowsサポートに関するメモも記載されています。 READMEには、パターン学習、承認ゲート、トークン効率、チーム標準、エージェントの編集可能性、モデル選択、実行速度、エラー回復などの機能について、OACとCursor/Copilot、Aider、Oh My OpenCodeを比較した表が含まれています。これらはプロジェクト自身の主張であり、そのように扱うべきです。このプロジェクトはMITライセンスです。