RISE-X-Lab/OpenCollab

OpenCollab – マルチエージェント・コーディングフレームワーク

概要 – OpenCollabは、コーディングエージェントのチーム（例：アナリスト、コーダー、テスター）と、それらのエージェント間で作業をどのように引き継ぐかを調整するワークフローを定義できるPythonベースの研究用フレームワークです。ランタイムは宣言されたコラボレーショントポロジーを強制し、すべてのステップを記録し、エージェントが実際に計画に従ったかどうかを測定します（論文ではこれをAdherenceと呼んでいます）。

重要性 – 現代のコード生成モデル（Claude Code、Codex、OpenHandsなど）は、通常、単一のモノリシックなエージェントとして実行されます。OpenCollabは、小規模で適切に設計されたマルチエージェントシステム（≈ 50k行のコード）が、SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.1、DeepSWEなどの標準的なソフトウェアエンジニアリングのベンチマークにおいて、それらの大規模なコードベースを上回る性能を発揮できることを示しています。また、トークン使用量、コスト、規定されたコラボレーショングラフへの準拠に関する詳細な統計を研究者に提供します。

主な機能

• チーム定義 – YAMLファイルで、各ロールのプロンプト、モデル、ツール、トークン予算、および誰が誰にメッセージを送れるかを記述します。
• プログラム可能なワークフロー – 「Duo」（デュアルコーダー）および「Weave」（順序付きセッション）ワークフローを内蔵。ユーザーは独自のPythonワークフローモジュールを作成できます。
• 制御可能なランタイム – 宣言されたメッセージエッジを強制し、モデル呼び出しのたびにトークン予算をチェックし、実行全体のJSONLトレースを出力できます。
• Adherence（遵守率）メトリクス – 拒否を記録し、宣言されたトポロジーを尊重した実行の割合を測定します（最大97%を報告）。
• CLI & SDK – uv run opencollab … による迅速な実験が可能。より深い統合のためのPython APIも提供。
• ベンチマークスイート – トークンコストのトレードオフや、Claude Code、Codex CLI、OpenHandsとの比較スコアを記録した結果ページ。

はじめに

uv sync --locked                     # ロックされた依存関係をインストール
cp configs/.env.example configs/.env # OpenAI/Anthropicキーを追加
uv run opencollab --workspace .      # デフォルトの自己コラボレーションチームを起動

提供されている team.yaml を編集するか、新しいワークフローを作成できます。例：

uv run opencollab workflow run duo \
  --workspace /my/repo \
  --task 'Fix the public issue described here.' \
  --args '{"allow_unisolated_shell":true}'

ドキュメントとリソース – リポジトリには、完全なパッケージガイド、設定ガイド、ワークフローチュートリアル（Duo、Weave）、ベンチマーク結果、および大規模なソフトウェアエンジニアリングデータセットで実行するための独立した評価リポジトリ（OpenCollab-Eval）が含まれています。

ステータス – 最新のプレリリースはv0.9.3（2026年10月）です。著者はarXiv論文が受理された後に1.0.0をリリースする予定です。このプロジェクトはOAIC Agentic Software Factoryハッカソンで優勝しており、若手オープンソース基金の支援を受けています。

ライセンス – Mulan Permissive Software License v2 (MulanPSL-2.0)。