modu-ai/moai-adk

何を解決するか

MoAI-ADK は、AI 生成コードの信頼性を確保する検証駆動型エージェントオーケストレーションハーネスです。エージェントが実際にテストを実行せずに「テストが成功した」と主張する「幻覚的な完了宣言」の問題を、システムレベルで検証されていない主張を禁止し、すべての成功宣言を実際のコマンド出力と結びつけることで解決します。

動作方法

Claude Code の構造的なラッパーとして機能し、モデルのオーケストレーション、推論の深さ、検証を管理します。構造的な SPEC ライフサイクル（計画 → 実行 → 同期）を実装し、「Kanban モード」を使用して複数の端末（リード、計画、実行、同期セッション）に作業を分割します。これにより、各セッションがその特定のフェーズに必要なコンテキストのみを保持するため、コンテキストウィンドウの飽和を防ぎます。また、隔離されたワークツリーとブランチガードを使用して、エージェント同士がコードを誤って上書きするのを防ぐ、並列実行に安全な環境を提供します。

対象ユーザー

アジェンティックコーディングツールを使用し、厳格な品質管理、コスト効率（トークン経済）、およびセッションのクリアにもかかわらず継続可能な長期タスクを管理したい開発者やエンジニアリングチーム向けです。

特徴

• 証拠に基づく検証: 検証されていない完了宣言を禁止。すべての主張は、実行されたコマンドとその出力と結びつける必要がある。
• Kanban およびファクトリー モード: 複数の専門的なセッション間で作業をオーケストレーションし、コンテキストの使用を最適化し、並列処理を可能にする。
• 並列安全な隔離: 専用のワークツリーとブランチ状態ガードを使用して、並列実行中に誤ってコードを上書きするのを防ぐ。
• トークン経済最適化: 作業フェーズに応じてモデルと推論の深さを宣言的に割り当て、トークン消費を削減（例：実装には安価なモデル、計画には高推論モデルを使用）。
• 自律的境界: ターン数、ウォールクロック時間、停滞ガードにハード制限を設け、自律実行中に無限ループを防ぐ。
• 自己改善ループ: 失敗パターンとルーティング決定を記憶し、将来の実行を改善する。