jnMetaCode/agency-orchestrator

Agency Orchestrator – 何であるか

Agency Orchestrator (AO) は Node.js を基盤とするツールで、複数の AI「専門家」 を同時に実行してタスクを解決できます。YAML ワークフローをわずかに記述するか、あるいは AO に自然言語のプロンプトを一つ与えることで、自動的にワークフローを生成します。エンジンは選択された大規模言語モデル（LLM）プロバイダーを呼び出し、可能な限りステップを並列実行し、出力を統合して最終的な成果物を生成します。

コアコンセプト

コンセプト	AO の実装方法
マルチエージェント協働	AO には 267 の中国語ロール（およびオプションの多言語パック）が同梱されています。各ロールは、LLM に特定の専門家（例：「プロダクトマネージャー」、「ファイナンシャルプランナー」）として振る舞うように指示するシステムプロンプトです。
ゼロコードオーケストレーション	ao compose "<タスクの説明>" --run を実行すると、適切な専門家を選定し、DAG（有向非巡回グラフ）を設計して実行します。YAML やコードは不要です。
YAML ワークフロー ファイル	再利用可能なパイプラインには、steps、各ステップのrole、taskプロンプト、オプションのacceptance基準、depends_on関係を記述した短いYAMLファイルを作成します。AO はファイルを解析し、DAG を構築して実行します。
グラフィカルスタジオ	ローカルのWeb UI（ao web）では、ノードをドラッグアンドドロップしてロールを選択し、プロンプトを編集し、リアルタイムの進行状況を確認できます。UI はCLIと同一のロールライブラリとワークフロー ファイルを共有します。
プロバイダーの柔軟性	AO は 11 のLLMプロバイダー（Claude、DeepSeek、OpenAI、Geminiなど）に対応しています。そのうち7つはローカルにインストールされたCLI（Claude-code、Copilot-cliなど）を使用することでAPIキーなしで動作します。
安全最優先のサービス切り替え	AO は下位のClaudeサービスをカスタムエンドポイントに置き換えることができ、元の設定を自動バックアップするため、問題が発生した場合でも1クリックで元に戻せます。
結果の共有	実行後、ao report で自己完結型のHTMLレポートを生成したり、--notify を使用してWebhook経由でDingTalk、Feishu、WeChatグループに結果を送信できます。

だれが使うべきか？

• 個人起業家：ビジネスプラン、市場分析、コンテンツカレンダーなどをAIチームで作成したい人。
• プロダクトマネージャー：迅速な実現可能性調査、PRDレビュー、多分野の設計レビューが必要な人。
• 開発者：AI生成のコードレビュー、アーキテクチャ評価、スケルトン生成を希望し、その後コーディングエージェントに引き渡したい人。
• コンテンツクリエイター：AI駆動のブレインストーミング、脚本作成、動画生成パイプラインを求める人。
• チーム：再利用可能で監査可能なワークフロー（承認基準、バージョン管理された出力、再開可能な実行）を必要とする人。

すぐに始める（3ステップクイックスタート）

1. インストール – npm install -g agency-orchestrator（またはゼロインストール体験のためのElectronデスクトップクライアントをダウンロード）。
2. ワンライナー実行 – ao compose "帮我分析做一个AI记账工具的可行性" --run。AO が適切な専門家を選定し、DAGを構築し、簡潔な要約を出力します。
3. テンプレートを探索 – ao run workflows/一人公司全员大会.yaml -i idea="..." で、計画、マーケティング、財務などを含む「一人会社」の事前構築済みワークフローを実行します。

主なコマンド（CLIチートシート）

コマンド	機能
ao demo	マルチエージェント協働の簡単なデモ。
ao compose "<文>"	自然言語からワークフローを生成。
ao compose "..." --run	生成して即座に実行。
ao run <workflow.yaml>	保存済みのYAMLワークフローを実行。
ao team save <workflow.yaml> --name <team>	ロールの並びを再利用可能な「チーム」として保存。
ao run --team <team> "<新しいタスク>"	保存済みチームを新しいプロンプトで再利用。
ao prompt optimize "<プロンプト>" --save <name>	AO がプロンプトを最適化し、保存。
ao report	最後の実行結果の共有可能なHTMLレポートを生成。
ao serve	MCPサーバーを起動し、Claude Code や Cursor などのツールがAOワークフローをプログラム的に呼び出せるようにする。

アーキテクチャのハイライト

• ロールライブラリ は ~/.ao/roles（またはカスタム AO_AGENTS_DIR）に配置されます。各ロールはシステムプロンプトを含むMarkdownファイルです。
• ワークフロー エンジン はYAMLを読み込み、DAGを構築し、ステップ間で {{variables}} を解決し、選択されたLLMプロバイダー経由で各ステップを実行します。
• 並列処理 – AO は独立したブランチを自動検出し、並列実行（concurrency で設定可能）します。
• 承認基準とアサーション – ステップは acceptance 基準や assert ルール（ファイル数、トークン数、正規表現マッチ）を宣言できます。失敗したアサーションは再試行または再作業をトリガーします。
• 再開可能 – --resume と --from を使用すると、以前に保存された出力を使用して特定のステップから再開でき、低コストでのイテレーションが可能になります。
• 拡張可能な「スキル」 – 小さな再利用可能なメソッド（例：テスト駆動開発、構造化コードレビュー）は skill フィールドでステップにアタッチできます。

エコシステムと拡張機能

• 多言語ロールパック（agency-agents-ko、pt-br、ar など）はnpm経由でインストールでき、Studioで選択可能。
• クリエイティブ資産 – AO は1500以上の画像プロンプトと76の動画テンプレートをバンドルしており、UIから直接利用可能。
• Docker / NASデプロイ – 公式イメージ ghcr.io/jnmetacode/agency-orchestrator で docker run コマンドで簡単に実行。ao-data をボリュームマウントすることでキーと出力を永続化。
• 統合 – 14のAIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、Copilotなど）に対応するMCPアダプタが内蔵されており、グルーコードを書かずにAOワークフローを呼び出せます。

AOを使うべき状況 vs. シンプルな代替案

場面	AOを使うべき	単一チャットLLMを使うべき
複数 の専門的視点（プロダクト、技術、財務、マーケティング）が必要	✅ AO がチームを構築し、結果を統合	❌ 繰り返し質問して手動で統合する必要がある
再利用可能で監査可能なパイプライン（承認チェック付き）が必要	✅ YAML + assert/acceptance	❌ 組み込み検証機能なし
グラフィカルなドラッグアンドドロップビューを好む	✅ スタジオUI	❌ GUIなし
APIコール料金を支払わずローカルで実行したい	✅ Claude-code、Copilot-cli、OllamaなどのCLIまたは無料のキー不要プロバイダーを使用	❌ 多くの単一チャットサービスはキーが必要

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結論：Agency Orchestrator は、複雑で多分野にわたるタスクを解決するために多数のAIエージェントをオーケストレーションする本格的でプロダクション対応のフレームワークです。低コードCLIとフル機能Webスタジオの両方を提供しており、AIエージェント／マルチLLMオーケストレーションの領域に明確に位置づけられています。