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:codex、claude、cursor)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
- ウェブサイト / ドキュメント – https://loopx-project.github.io/loopx/
- 開発者ブック – https://loopx-project.github.io/loopx/docs/book/en/
- Discord – https://discord.gg/XmGgQyCFZd
- ベンチマークと事例研究 – READMEの「Evidence」セクションを参照してください。
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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