SenteLabsAI/OpenExecutive

AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist Claude agents (FastAPI + Next.js).

Open Executive – AI駆動の仮想経営チーム

何であるか – 企業が一貫した「経営者」のキャラクターと対話できる自己ホスティング型アプリケーション。経営者は8つの専門家エージェント（CSO、CFO、CHRO、一般法務、COO、CMO、CPO、取締役会広報責任者）によって支えられている。各専門家は組み込みのMBA知識ベースとユーザーがアップロードした自社文書の両方から関連情報を取得し、オーガナイザーが統合された回答を生成する。

コア機能

ワンストップ経営者音声 – ビジネス戦略に関するどんな質問にも、ハーバードMBAレベルの経験を持つ上級リーダーからの回答のように感じられる返答が得られる。
専門家エージェント – 8つのドメイン特化エージェントが並列で動作し、デフォルトでAnthropic Claudeモデル（claude-sonnet-4-6）を使用。より深い推論にはclaude-opus-4-7を活用。
RAGと組み込み知識 – 二段階のリトリーブ：（1）Git管理されたMarkdown知識ベースをローカルのChromaDBベクトルストアに初期化、（2）企業独自の文書（ピッチデッキ、財務モデル、契約書など）もChromaDBにインデックス化。
エピソード記憶 – 各ターンの後、バックグラウンドでClaude-haikuプロセスが決定内容を抽出しSQLiteに保存。次のセッションでは<past_decisions>ブロックを含むため、過去の助言を記憶できる。
スケジューラ – ジョブランナーがフォローアップアクションを追跡し、一度だけ実行する。UPDATE … RETURNINGによるクレームで重複実行を回避。意図的に単一インスタンスに限定。
マルチチャネルUI – Web UI（Next.js 15 + Tailwind）、Slack、Discord、Telegram、Google Chat、メール、CLI。
拡張性 – 新しい専門家エージェントはPythonクラス、プロンプト、登録エントリの作成で追加可能。リポジトリにはドキュメント化された手順が含まれる。

アーキテクチャの概要

ユーザー → 経営者オーガナイザー（Claude-sonnet-4-6） → 並列専門家呼び出し
      │                                            │
      │                                            └─ 各専門家がChromaDBから関連コンテキストを取得
      │
      └─ 組み込みMBA知識 + アップロードされた企業文書
                ↓
        統合された経営者回答（キャッシュされたプロンプトブロック）

オーガナイザー はどの専門家を呼び出すかを決定し、出力を統合する。
リトリーブ は専門家呼び出しごとに実行され、取得したチャンクはターンに注入されるが、システムプロンプトに保存されない。
プロンプトキャッシュ は静的ポーズ/システムプロンプトと動的コンテキストを分離し、数ターン後には約85%のキャッシュヒット率を達成。
メモリとスケジューラ は同じFastAPIプロセス内でバックグラウンドタスクとして実行される。

技術スタック

レイヤー	選択
LLMバックボーン	Anthropic Claude API（デフォルト `claude-sonnet-4-6`；深層推論用 `claude-opus-4-7`）
バックエンド	Python 3.11、FastAPI、`uv`パッケージマネージャ
ベクトルストア	ChromaDB（埋め込み、ローカル）
エピソード記憶	SQLite
スケジューラ / アラート	SQL行レベルロックを使用するカスタムジョブランナー
Web UI	Next.js 15（App Router）+ Tailwind
デプロイ	Fly.io（単一インスタンスAPI、ステートレスUI、オプションのHonchoメモリサービス）
CI / テスト	GitHub Actions、pytest、LLM-as-judgeによる評価スイート
ライセンス	Apache 2.0

開始方法（ローカル開発）

git clone https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive.git
cd OpenExecutive
cp .env.example .env            # Anthropic APIキーを追加
make dev                         # FastAPIを:8000、Next.jsを:3000で起動

初回実行時はChromaDBインデックスの構築（約90MBの埋め込みモデルをダウンロード）に数分かかるが、以降は高速に起動する。

ローカルモデルでの実行 – LOCAL_MODELS_ENABLED=true を設定し、LOCAL_BASE_URL をOpenAI互換サーバ（Ollama、vLLMなど）に指定することで、Claudeを任意のツール使用対応モデル（例：llama3.3）に置き換え可能。UIは有効なローカルモデルを自動的に一覧表示し、ハイブリッド構成（経営者：Claude、個別専門家：ローカルモデル）を可能にする。

デプロイ – リポジトリにはdevとQAの2環境用のFly.io構成ファイルが同梱。APIアプリはスケジューラが行レベルのクレームセマンティクスに依存するため、単一インスタンスに保つ必要がある。シークレット（Anthropicキー、統合トークン、共有シークレットヘッダー）はFly secretsで注入。UIはGoogleサインインと許可リストで保護されている。

一般的な利用ケース

戦略的計画 – 市場ポジショニング、M&Aアイデア、OKR策定について経営者に相談。
財務モデル – キャッシュフロー予測、資金調達デッキ、単位経済分析を取得。
人事・文化 – 賃金構造、採用計画、従業員エンゲージメント調査のドラフト作成。
法務の基礎 – 契約条項、知的財産チェックリスト、コンプライアンスリマインダーの生成。
運用のスケーリング – SOP設計、ベンダー管理プロセス、物流ワークフローの設計。
マーケティング・プロダクト – GTM戦略、プロダクトロードマップ、取締役会用デッキの構築。

制限事項 / 注意点

取得した企業文書のスニペットはLLMプロバイダーに送信される。データはプロンプトの一部としてホストから出る以外は一切外部に出ない。
スケジューラは単一インスタンス。APIをスケーリングする際、スケジューラを無効にしないと重複アクションが発生する。
深層推論エージェント（claude-opus-4-7）はコストが高く、レイテンシが高い。
ローカルモデルサポートではWeb検索とAnthropic特有のプロンプトキャッシュ機能が無効になる。
組み込みMBA知識は静的Markdown。最新化には手動での編集が必要。

コミュニティと貢献 – リポジトリには完全なCIパイプライン、29のシナリオテストの評価スイート、新しい専門家エージェントの追加ガイドラインが含まれる。貢献には実装、ユニットテスト、評価シナリオの追加が必須。

上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得。外部の仮定は一切追加されていない。