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解決する課題

Mission Control は、複数の AI エージェントとランタイムを管理するための集中型・セルフホスト型コントロールプレーンを提供します。さまざまなエージェントフレームワークを使用すると可視性が分散し、タスクの所有者や実行内容、失敗箇所、予算消費を把握しにくくなる問題を解決します。

仕組み

エージェントランタイムの内部推論を置き換えるのではなく、その上にガバナンス層として機能します。ローカルの SQLite データベースに状態を保存し、タスクのディスパッチ、実行の検査、結果のレビュー用ダッシュボードを提供します。エージェントは REST API、CLI、または MCP サーバーを通じて登録し、キューからタスクを取得し、ハートビートと結果を報告します。

対象ユーザー

CrewAI、LangGraph、AutoGen、Claude Code など、異なるランタイム上で AI エージェントのフリートを管理するオペレーターで、運用の監視、品質ゲートの適用、コストの追跡を一元化したい方。

ハイライト

• タスクガバナンス：受信箱から完了までのパイプラインを持つタスクボード。手動承認用の「Aegis」品質ゲートを搭載。
• マルチランタイムサポート：OpenClaw、CrewAI、LangGraph、AutoGen など各種フレームワーク向けアダプタを提供。
• 運用可視性：リアルタイムのアクティビティストリーム、コスト追跡、トークン使用量ビュー、cron ベースのタスクスケジューリング。
• ナレッジマネジメント：メモリブラウザとリレーションシップグラフでエージェントのメモリやセッション知識を検査。
• 拡張可能インターフェース：Web UI、CLI、MCP サーバー、OpenAPI で記述された REST API から利用可能。