codejunkie99/agentic-stack

One brain, many harnesses. Portable .agent/ folder (memory + skills + protocols) that plugs into Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, OpenClaw, Hermes, or DIY Python — and keeps its knowledge when you switch.

agentic‑stack

何であるか

agentic-stack は、10種類以上のコード生成エージェント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI など）に ポータブルな「脳」 を提供するツールボックスです。この「脳」は隠し .agent/ ディレクトリに格納され、以下の内容を含みます：

メモリレイヤー – 作業用、エピソード型、意味的、個人用のファイルで、保持ポリシーをカスタマイズ可能。
スキル – 再利用可能で自己文書化されたコマンドスニペット。エージェントが呼び出せる。
プロトコル – 権限スキーマとツール呼び出し契約。安全なツール使用を強制。
データレイヤー – ローカルダッシュボード。すべてのエージェントのトークンコスト、KPI要約、実行ログ、日次レポートを集約。
フライホイールエクスポート – 承認された実行をクラウドに送信せずに、トレース記録、評価ケース、またはモデル学習用のJSONLに変換可能。

このアイデアは、Claude Code から Cursor に切り替えたり（複数同時実行も可）、エージェントが学習した教訓、好み、カスタムスキルを保持できることです。これらは特定のハーネスに依存せず、外部に保存されるからです。

コアコンセプト

コンセプト	機能
ポータブル脳（`.agent/`）	どのサポート対象ハーネスでも読み取れるメモリ、スキル、プロトコル定義を保持。
バウンデッドループ	確定的で予算制限付きの「エージェントループ」（`agentic-stack loop run …`）。プロジェクト内での実行、チェックポイント、gitワークツリー分離、監査ログをサポート。
レビュー・プロトコル	夜間実行される `auto_dream.py` が候補となる学習内容をステージング。人間（またはホストエージェント）がCLIツールで明示的に卒業または却下する必要があり、根拠を記録。
データレイヤー & ダッシュボード	ローカル専用TUI（`agentic-stack dashboard`）とオプションのWeb UI（`mission‑control`）。エージェントの健全性、トークン使用量、KPI要約を表示。
フライホイールエクスポート	`data_flywheel_export.py` は承認済みの実行をトレース記録、コンテキストカード、評価ケース、またはモデル学習用JSONLに変換。

サポートされるエージェント（アダプタ）

リポジトリには以下の各エージェント用の軽量シェイムが含まれており、すべて同じ .agent/ 構造を読み取ります：

Claude Code
GitHub Copilot CLI
Cursor
Google Gemini CLI
Windsurf
OpenCode
OpenClaw
Hermes
Pi Coding Agent
Codex
Autohand Code
スタンドアロンPythonループ
Antigravity

インストール後、agentic-stack add <adapter> / remove コマンドでアダプタの追加・削除が可能です。

クイックスタート（macOS / Linux）

# Homebrewインストール（tapとformulaを追加）
brew tap codejunkie99/agentic-stack https://github.com/codejunkie99/agentic-stack
brew install agentic-stack

# プロジェクト初期化 – ウィザードが選択したアダプタをインストールし、.agent/を作成
cd my‑project
agentic-stack claude-code   # または cursor, codex など

Windowsユーザーはリポジトリをクローンし、install.ps1 を実行して希望のアダプタを指定してください。

一般的なワークフロー

オンボーディング – ./install.sh（またはアダプタショートカット）を実行。ウィザードがいくつかの好みの質問（名前、主要言語、説明スタイルなど）を出し、.agent/memory/personal/PREFERENCES.md に記録。
バウンデッドループの実行 – 例：agentic-stack loop run ci‑sweeper "make the failing test green" ./my‑project --yes。トークン/実行時間制限を尊重し、行動をログに記録。
レビュー – 夜間の auto_dream.py が候補学習をステージング後、CLIツールを使用：
- list_candidates.py で保留中の学習内容を確認
- graduate.py <id> --rationale "…" で承認
- reject.py <id> --reason "…" で却下
インスペクション – agentic-stack dashboard（TUI）または agentic-stack mission‑control（ローカルWeb UI）でメモリ健全性、トークン使用量、KPIチャートを確認。
エクスポート – data_flywheel_export.py で承認済みの実行をJSONL、トレース記録、評価カードに変換し、後続分析に利用。

高度な機能

外部脳統合 – オプションの codejunkie99/brain サーバーは、gitバックアップ付きの長期記憶ストアとして機能。Homebrewでインストールし、agentic-stack brain … コマンドで接続。
メモリ検索（ベータ） – すべてのメモリドキュメント（.agent/memory/.features.json → Enable FTS memory search）に対して全文検索を有効化。SQLite FTS5を使用し、失敗時は rg/grep にフォールバック。
トランスファー・ウィザード – 単一の ./install.sh transfer コマンドで、脳を別のプロジェクトや純粋Pythonハーネスに移行。curl互換のバンドルを生成。
アップグレードの安全性 – agentic-stack upgrade --dry-run で .agent/ スケルトンへの変更をプレビュー。既存の学習や好みは変更しない。

プロジェクトの健全性

ライセンス – Apache 2.0
リリーススケジュール – セマンティックバージョニング。READMEに最近のパッチ（v0.19.1）と詳細な CHANGELOG.md を記載。
インストール方法 – Homebrew、git clone + インストーラスクリプト、WindowsではPowerShellで利用可能。
テスト – ハーネス固有の検証スクリプト（例：test_claude_code_hook.py）を含む。
コミュニティ – 主なメンテナは @Av1dlive（README内のTwitter/Xリンク）。明示的な貢献ガイドは表示されていないが、オープンソースで、拡張性を意識したコード構造。

誰が使うべきか？

複数のAIコードアシスタントを使い、それら間で一貫した好み、学習済み教訓、再利用可能なスキルを維持したい 開発者。
オーディットトレール、トークンコスト監視、承認済み実行をモデル微調整用にエクスポートできる必要がある チーム。
外部サービスに依存せずに、エージェントループ、バウンデッド推論、メモリ拡張型LLMワークフローを研究する 研究者。

まとめ

agentic-stack は、コード生成エージェントに共有・ポータブルなメモリとスキルセットを提供する、かなり完成度の高いオープンソースフレームワークです。安全なバウンデッド実行、レビュー、監視、データエクスポートのツールも備えています。AIエージェントツールキット分野に位置づけられ、macOS/Linux/Windowsでコマンドラインインストールに慣れている人であれば、すぐに利用可能です。