agentlas-ai/Agentlas-OS

解決する問題

Agentlas OSは、複雑なタスクを最も資格のある専門エージェントに効率的にルーティングする問題を、偏ったランキングに頼らずに解決します。単一のモデルが異なるプロンプトですべてを処理する「万能」アプローチを防ぎ、代わりにドメイン固有のエージェント（ローカル、クラウド、または公開ソースから）のチームを配置して、最小限のトークン使用量でジョブを完了します。

仕組み

システムは3つの主要な段階で動作します：

1. タスク分割：高レベルのリクエストが具体的なタスクに分解され、役割、引き継ぎ順序、必要な成果物が定義されます。ワークフロー内の循環依存関係を自動的に拒否します。
2. エージェント配置：システムは、ユーザーのマシン、プライベートクラウド、および公開のAgentlas Hubから候補エージェントを特定します。ランキングする代わりに、検証済みのID（署名付きエージェントカードによる）と資格レベルを持つ候補のリストを提供し、ユーザーのモデルが最適なものを選択できるようにします。
3. 実行と検証：計画、実行、統合は別々の呼び出しとして実行されます。独立した検証者が作業を承認するまで完了と見なされず、すべてのステップは領収書によって証明されます。

対象ユーザー

AIコーディングアシスタントやCLIホスト（Claude Code、Cursor、Codex、Geminiなど）のユーザー向けに設計されており、ソフトウェアエンジニアリング（バックエンド、セキュリティ、QA）から保険数理士やM&Aデューデリジェンスなどの専門サービスまで、さまざまなドメインの専門知識が必要です。

ハイライト

• 標準化されたプロトコル：エージェントのIDと能力の検証にA2A v1.0と/.well-known/agent-card.jsonを使用します。
• トークン効率：候補リストを圧縮してトークンコストを削減し、適切な専門家を見つける確率を維持します。
• クロスホスト統合：単一のマシン上の複数のエージェントホストを同時に構成し、CursorとCopilotのMCPサーバー登録を含みます。
• モデルフォールバック：現在のモデルがクォータ制限に達した場合、優先リストの次のモデルでターンを自動的に再実行します。
• Agentlas Hub：公開エージェントを公開および発見するための無料のコミュニティ。