loopx-project/loopx

Long-horizon agent control plane for durable, governed work across Codex, Claude Code, and other harnesses.

LoopX – 長期間AIエージェント向けの状態保持型コントロールプレーン

何であるか – LoopXは、既存のLLMエージェントランタイム(Codex、Claude Code、Cursorなど)の上に配置されるオープンソースでプロバイダ非依存の「コントロールプレーン」です。複数ターン・複数日間のワークフローの永続的な状態(目的、ゲート、タスク、証拠、クォータ、引き継ぎ)を保存し、次のエージェントの実行を決定します。要するに、孤立したエージェント呼び出しを、レビュー可能で再起動可能な、人間が関与するループに変換します。

なぜ重要か – 現代のLLMエージェントは単一タスクの完了には優れていますが、長期プロジェクト(研究実験、数日間のエンジニアリング、継続的モニタリング)には以下の要素が必要です:

  • 再起動後も保持される永続的なコンテキスト
  • 明確な人間の承認ポイント
  • セーフフォールバックとクォータ制限
  • 明確な監査証跡(何が行われたか、なぜ、どのような証拠で) LoopXは、下位のエージェントハーネスを置き換えることなく、これらの要件を満たします。

主要概念

概念 役割
目的 / 目標 ループの高レベルな目的(例:2週間モデルを訓練する)
ゲート 次のターンに進む前に承認が必要な人間またはポリシー駆動のチェックポイント
タスク エージェントが引き受けて実行可能な範囲限定の作業項目
証拠 ターンで生成されたファイル、ログ、アーティファクト。後でレビューするために不変に保存
クォータ 実行可能なターン数に上限を設け、無制限実行を防止
引き継ぎ 次のエージェントまたは人間への責任の構造的移管

動作方法 – ループの流れは以下の通りです:

目的 → LoopXの状態(目的、ゲート、タスク、証拠、クォータ)
   ├─ 人間の判断が必要 → 明確な質問を提示し、待機
   ├─ またはセーフフォールバックあり → 範囲制限付きエージェントスライスを実行
   ▼
エージェントランタイム(Codex、Claude Codeなど)が1ターンを実行
   ▼
LoopXが証拠を記録し、状態を更新し、次のターンを決定

状態はローカルに保存され(「ローカルファースト」ワークスペース)、単一の真実のソースとなります。エージェントランタイムは単なるワーカーにすぎません。

主な機能

  • 個人用ワークスペース – ブラウザ/PWAまたはネイティブデスクトップ用のローカルファーストUI。再起動後も目的、アクティブなタスク、スケジュール、証拠を表示。
  • プロバイダ非依存のアダプタ – Codex App、Claude Code、Cursor、KunlunCode、DeepSeek Harness、および汎用シェルランナー用のプラグイン。
  • 人間が関与するゲーティング – 状態変更前に明確な承認ステップ、タイプされたプレビュー、レシートの提供。
  • ランタイム間の継続性 – プロジェクト途中でCodexからClaude Codeに切り替えても状態を失わない。
  • 監査対応の証拠グラフ – 各ターンの出力はバージョン管理され、タスクグラフとして可視化。
  • 拡張可能なスキル/コマンドフェイサード – 各種IDEやチャットプラットフォームで /loopx コマンドとしてLoopXを公開。
  • ベンチマークと事例研究 – SWE-Marathon、LHTB、自動ML、オープンソースの問題修正デモなど、200時間以上のループを実証。

技術スタック

  • コア – コントロールプレーンサーバー用にTypeScript(Effectランタイム);Python 3.11+クライアントライブラリとCLI。
  • ストレージ – ローカルファイルシステムベースの「ローカルファースト」ストア(.loopx/ ディレクトリ)。
  • UI – ブラウザベースのダッシュボード(PWA)+オプションのネイティブmacOS/Windowsデスクトップビルド。
  • パッケージング – PyPI(pip install loopx)およびnpm(TypeScriptコア用)で配布。

一般的な利用例

  • 定期的な人間によるレビューが必要な数日間の研究やエンジニアリング実験。
  • コンテキスト、証拠、意思決定の履歴を保持する必要がある問題修正やPRワークフロー。
  • 数週間以上継続するモニタリングやハートビートジョブ。
  • 所有権、リース、引き継ぎが明確なピアエージェントチーム。
  • 人間のオペレーターが重要なアクションを常に制御したい長期自動化。

導入方法

# Pythonパッケージのインストール(CLIとTypeScriptランタイムを含む)
python3 -m pip install --upgrade loopx
# 組み込みワークフロースキルのインストール(エージェント、アダプタなど)
loopx workflow-skills --install
# インストールの確認
loopx doctor

# プロジェクトをLoopXに接続
cd /path/to/your/project
loopx connect   # .loopx/ 状態がなければ作成
loopx status    # 現在の目的、ゲート、タスクを表示

# 新しい長期目標の開始(ガイド付きウィザード)
loopx start-goal --guided --project . --goal-text "10日間感情分析モデルを訓練する"

その後、loopx dashboard でダッシュボードを起動するか、提供されたアダプタ(例:codexclaudecursor)を通じてエージェントを実行できます。

成熟度 – リポジトリは1.0リリース、デスクトッププレビュー、そして増加する統合を提供しています。ドキュメントには二か国語の開発者ブック、詳細ガイド、ショーケースカタログが含まれます。プロジェクトは積極的にメンテナンスされており(Discordコミュニティ、定期リリース)、"loop agents active" とラベル付けされています。

さらに学ぶには


上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得したものであり、外部の推測は一切加えられていません。

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