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解決する課題

Output は、AI スタックの断片化をなくすことを目的とした TypeScript フレームワークです。プロンプト管理、トレース、評価、コスト追跡のために別々のサブスクリプションを利用する代わりに、Output はこれらの機能を単一コードベースに統合します。Claude Code のような AI コーディングエージェントのニーズに特化しており、プロンプト、テスト、トレースを含む全ワークフローをエージェントが直接参照できるため、イテレーションと開発が容易になります。

仕組み

このフレームワークは構造化されたアプローチで AI ワークフローを構築します。

• Workflows: I/O を伴わない決定的な調整ロジックを扱うオーケストレーション層。
• Steps: I/O（API 呼び出し、LLM リクエスト）が行われる実行層。結果はリプレイ可能になるようキャッシュされます。
• Prompts: YAML フロントマターと Liquid テンプレートを使用した .prompt ファイルで、バージョン管理されたプロンプト管理を実現。
• Evaluators: LLM‑as‑judge システムで、信頼度スコアと根拠を提供し AI の品質をテストします。
• Infrastructure: 背後で Temporal を利用し、自動リトライ、指数バックオフ、並列実行を提供。
• Security: 資格情報は AES‑256‑GCM で暗号化され、CLI で管理されるため、シークレットがコーディングエージェントから遠ざけられます。

対象者

ベンダーロックインや SaaS の断片化を避け、AI インフラを自分のコードベースに保持したい TypeScript 開発者や AI エンジニア向けです。特に AI コーディングエージェントを使って AI アプリケーションを構築・イテレーションする方に有用です。

ハイライト

• Agent‑First デザイン: AI コーディングエージェントがワークフローを scaffold、plan、iterate できるよう構築。
• 統合ツールチェーン: プロンプト、評価、トレース、コスト追跡を一つのフレームワークに統合。
• マルチプロバイダー対応: Anthropic、OpenAI、Azure、Vertex AI、Bedrock を単一 API で利用可能。
• 耐久実行: Temporal 上に構築され、信頼性の高いスケーリングと障害復旧を実現。
• ローカルファーストトレース: トレースは JSON としてファイルシステムに保存され、AI エージェントが直接分析・修正可能。
• 暗号化された資格情報: API キー用に組み込みの AES‑256‑GCM 暗号化を提供。