jnMetaCode/agency-orchestrator

概要

Agency Orchestrator は、マルチエージェントAIオーケストレーションエンジンです。目標を記述した単一の文章（例：「AI会計ツールの実現可能性を分析する」）を入力すると、専門的なAI「ロール」のチームを自動的に編成し（市場調査員、ファイナンシャルプランナー、UXデザイナーなど276種類の組み込みペルソナから選択）、ワークフローを設計し、可能な限りステップを並列実行して、構造化された完全な結果を提供します。

プログラミングの知識がない方でも利用できるように設計されています。シンプルなCLIコマンド (ao compose "..." --run) や視覚的なWeb Studio (ao web) を使用できるほか、シンプルなYAMLファイルでワークフローを手動定義することも可能です。

主な機能

• 自動チーム編成: AIがプロンプトに基づいて、276種類の中国語（および191種類の英語）ペルソナライブラリから関連する専門家ロールを選択します。
• DAGベースのワークフローエンジン: YAMLを解析して依存関係グラフを構築し、並列実行可能なステップを自動検出し、{{variables}} を介してステップ間で出力を受け渡し、失敗時には指数バックオフで再試行します。
• ノーコード / ローコード: 単一の文章を使用するか、ステップ、ロール、依存関係を含むシンプルなYAMLファイルを作成します。
• 柔軟なモデルプロバイダー: 20以上のAPIに対応。特に、既存のログイン済みコーディングCLI（Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codexなど）をAPIキーなしで再利用できるほか、従来のキー（DeepSeek, OpenAI, Geminiなど）も使用可能です。Ollamaを介したローカルモデルもサポートしています。
• 品質ゲート: 各ステップに acceptance 基準（プロンプトに注入）や assert ルール（ファイル数や正規表現マッチングなどの機械的チェック）を設定し、出力構造を検証できます。
• 再開とフィードバック: チェックポイントから再実行 (--resume) したり、特定の専門家にフィードバックを与えて出力を修正させたり (--feedback) できます。
• チームロードアウト: 優れたロール構成を再利用可能な「チーム」として保存し、新しいタスクに適用できます。
• プロンプト・ラボ: プロンプトの最適化、テスト、バージョン管理を行います。
• スキル: メソドロジーのプレイブック（TDD、構造化コードレビューなど）を特定のワークフローステップに付与できます。
• 統合: Cursor, Claude Codeなど（19種類のツール）から呼び出し可能で、MCPサーバー (ao serve) を公開します。
• デプロイメント: npm経由でインストール可能、またはNAS/セルフホスト用にDockerコンテナとして実行可能です。

仕組み（簡潔に）

1. 目標を入力（またはYAMLファイルを作成）します。
2. エンジン（またはAIコンポーザー）がロールを選択し、ステップバイステップの計画（DAG）を構築します。
3. 各ステップが、ロール固有のシステムプロンプトとタスクを使用してLLMを呼び出します。
4. 依存関係が許す限りステップが並列実行され、出力が連鎖されます。
5. 結果は ao-output/ フォルダに保存され、DOCX/PDFへのエクスポートや、自己完結型のHTMLレポートとしての共有が可能です。

対象ユーザー

Pythonの記述や複雑なエージェントフレームワークの管理なしに、計画、調査、コンテンツ作成、コードレビュー、ビジネス分析のために「AI専門家チーム」を必要とする方に最適です。特に中国語のロールライブラリが充実しているため、中国語ユーザーにとって非常に使いやすいツールです。