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lionagi – 権限付きマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク

何であるか – lionagi は Python ライブラリ（および付随する li CLI）であり、LLM駆動のエージェントワークフローを構築・実行・管理できるようにします。各エージェント（またはモデル）を一等級のコンポーネントとして扱い、シンプルなパターン（単一呼び出し、並列ファンアウト、完全な DAG）で接続可能でありながら、すべての状態を型付き、検査可能、ディスク上に永続化します。

なぜ重要か – 多くの「フレームワーク」がプロンプトの構築と実行ループを隠蔽するのに対し、lionagi はループ全体を完全にあなたに委ねます：

型付き状態 – コンバセーションは Pydantic モデルのコレクションであり、構造化出力を直接要求できます。
耐久性のある実行 – すべての実行は ~/.lionagi/runs/ に保存されます；後で再開、監視、スケジューリングが可能です。
ガバナンス – 組み込みの権限ポリシー、ガードフック、サンドボックス化された git ワークツリーにより、誤った破壊的行動を防ぎます。
ハイブリッドプロバイダー – CLI はモデル固有の CLI（Claude Code、Codex、Pi）をサブプロセスとして起動 または 環境変数を使って通常のキーで API プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Ollama など）を呼び出します。
Web UI（Lion Studio） – クライアントサイドダッシュボード（lion-studio.khive.ai）はローカルデーモンに接続し、実行の可視化、スケジューリング、プレイブック管理を可能にします。

コアコンセプト

Term	意味
Branch	自分だけのメッセージ履歴、ツール、モデル設定を持つ単一の会話スレッド。メインの Python エントリポイント（`Branch`）。
Session	複数の Branch を調整；それらの間で DAG ワークフローを実行。
flow	オーケストレーターが専門エージェントの依存関係グラフを構築する CLI コマンド（`li o flow`）。
team	エージェント間のメッセージングの永続的インボックス（`li team`）。
operate	高レベルな呼び出し（`branch.operate`）；ツールを実行し、ReAct推論を強制し、型付き結果を返す。
persist	すべての実行を自動保存；`li agent -r <branch-id>` で再開可能。

一般的な使用法

# インストール
pip install lionagi

# 一回限りの CLI 呼び出し
li agent claude/sonnet "3文で観察者パターンを説明して"

# 合成付きの並列ファンアウト
li o fanout claude/sonnet "このコードベースのコードスモールを特定する" -n 3 --with-synthesis

# DAG オーケストレーションフロー
li o flow claude/sonnet "認証モジュールのセキュリティ上の問題を監査する" --cwd .

# Python API – 型付き構造化出力
from pydantic import BaseModel
from lionagi import Branch
import asyncio

class Assessment(BaseModel):
    risk: str
    reasons: list[str]

async def main():
    b = Branch(chat_model="codex/gpt-5.5", system="あなたは注意深いレビュアーです。")
    result = await b.operate(
        instruction="このリポジトリで自動マージを有効化するリスクを評価してください。",
        response_format=Assessment,
    )
    print(result.risk, result.reasons)

asyncio.run(main())

UI の実行

li studio               # ローカルデーモンを起動 + ホステッド UI を開く
li studio --docker      # 自己完結型の Docker イメージ
li studio --no-frontend # API 側のみ、UI なし

UI は完全にクライアントサイドのみです；あなたのデータは機械から離れません。

拡張性 – オプションの拡張機能（lionagi[extra] でインストール）により、PDF/HTML 読み取り、PostgreSQL 永続化、Ollama ローカルモデル、豊かなターミナル出力、グラフ可視化などが可能になります。

リソース

ドキュメント: https://ohdearquant.github.io/lionagi/
LangChain / LangGraph との比較: https://ohdearquant.github.io/lionagi/comparison/
Discord コミュニティ: https://discord.gg/JDj9ENhUE8
PyPI パッケージ: https://pypi.org/project/lionagi/

結論 – lionagi は、明確な状態、再現可能な実行、組み込みのガバナンスを備えた、プロダクション対応のオープンソースツールキットです。Python コードまたは強力な CLI から、誰もが LLM エージェントをオーケストレーションできます。

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