open-multi-agent/open-multi-agent

TypeScript AI agent orchestration framework with dynamic workflows. Describe the goal, not the graph: a coordinator plans the task DAG at runtime and runs it on any LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, or local models).

What it solves

Open Multi-Agent (OMA) は、開発者がワークフローのすべてのステップを手動でハードコードすることなく、複数の AI エージェントをオーケストレートして複雑な目標を達成する方法を提供します。目標に基づいて実行時にタスクグラフが生成される動的なプランニングを可能にしながら、決定論的な制御、検査可能性、および安全なエアギャップ環境やローカル環境での実行能力を維持します。

How it works

OMA は、コーディネーターを使用して、高レベルのリクエストを実行時にタスク有向非巡回グラフ (DAG) に分解します。このプランは、エージェント・チームによって実行されます。このフレームワークは、プランのプレビュー、承認、再生、および信頼性を確保するためのマルチエージェント合意形成のためのツールを提供します。TypeScript バックエンド向けに構築されており、Node.js アプリケーションに統合でき、クラウドベースのモデル (GPT や Claude など) とローカルのオープンソースモデルを組み合わせてサポートします。

Who it’s for

動的な実行時プランニング、厳格な実行制御、および独自のインフラストラクチャ (ローカルまたはオフライン) での実行能力を必要とする AI エージェント・ワークフローを構築する TypeScript 開発者およびチーム。

Highlights

  • Dynamic Planning: 手動で作成されたグラフではなく、実行時に目標をタスク DAG に分解します。
  • Self-Hosted: 独自の環境で実行可能。デフォルト拒否ツールと自動的に機密情報が匿名化される設定により、オフラインやエアギャップ環境をサポートします。
  • Model Agnostic: クラウドモデルとローカルモデルを単一のチーム内で混在させることができ、ツール呼び出しをテキストとして処理するローカルモデル用のフォールバック・パーサーも含まれています。
  • Observability: トレースを検査・再生するためのオフライン Run Viewer を含み、エンタープライズ監視用のオプションの OpenTelemetry 統合も提供します。
  • Deterministic Control: プランのプレビュー/承認、プランの凍結/再生、およびマルチエージェント合意形成メカニズムを備えています。