HKUDS/OpenSpace

何を解決するか

AIエージェントは、スキルライブラリが増えるにつれて、適切なツールを検索できず、繰り返しミスを犯し、信頼できるスキルと効果のないスキルを区別するための品質信号が不足する傾向があります。OpenSpaceは、エージェントが実世界のタスク結果に基づいてスキルを取得・評価・進化できる管理レイヤーを提供します。

動作方法

OpenSpaceは、Model Context Protocol (MCP) を介してエージェントに接続されるスキル管理レイヤーです。4つの主要な機能を通じてエージェントスキルのライフサイクルを実装します：

• 評価： 各実行の結果を追跡し、スキルが正常に適用されたか、フォールバックに置き換えられたかを、実際のタスク結果を証拠として監視します。
• 進化： 証拠に基づいてスキルを更新（FIX、DERIVED、CAPTURED）でき、バージョン履歴と検証により、改善が制御された状態で行われます。
• ローカルファーストハブ： スキルはローカルで実行されますが、クラウドベースのパッケージシステムから発見・インポートできます。
• エージェントハーネス： 品質記録をキャプチャし、ツールの権限とサンドボックスを管理するランタイム環境を提供します。

対象ユーザー

Claude Code、Codex、OpenClawなどのツールを使用してAIエージェントを開発している開発者で、時間の経過とともにエージェントが保有するスキルをスケーラブルに管理・共有・改善する必要がある方。

主な特徴

• 証拠に基づく品質： スキルは単なる説明ではなく、実際のタスク完了率に基づいてランク付けされ信頼されます。
• 自己進化： エージェントは成功したワークフローから学習し、"コールドラン" から "ウォームラン" へとスキルライブラリを改善できます。
• MCP統合： Model Context Protocol をサポートする任意のホストと互換性があります。
• プライベートインフラ： プライベートデプロイメントをサポートし、ワークフローとデータをユーザー自身の制御下に保つことができます。