professorpalmer/Puppetmaster
Provider-neutral control plane for durable-state agent swarms: subprocess workers, leases, artifacts, memory, and deterministic stitching.
解決する課題
Puppetmasterは、複雑なエンジニアリングタスクで様々なAIエージェントCLIやプロバイダーAPIを使用する際に発生する、状態の永続性や出力のレビュー可能性の欠如という問題を解決します。単一の肥大化し続けるチャット履歴に依存するのではなく、エージェントの結果を構造化データベースに保存することで、進捗の喪失や高コストなコンテキストウィンドウの増大を防ぎます。
仕組み
これは「パイロット」（Cursor Agent、Grok Bot、Claude DesktopなどのMCP対応ツール）と「ワーカー」（Claude Code、Codex、プロバイダーAPIなどのエージェントアダプター）の間に位置するスーパーバイザー兼ジョブストアとして機能します。
- ルーティング: タスクを利用可能なモデルや特定のワーカーアダプターにルーティングします。
- 実行: 独立したワーカーがタスクを要求し、実行します。
- 永続化: ワーカーは履歴を共有する代わりに、型付けされた成果物や証拠をSQLiteデータベースに書き込みます。
- 取得: 後続のモデルは、これらの保存された成果物を取得して要約を作成したり、前モデルのプロバイダーKVキャッシュを継承することなく作業を継続したりできます。
オプションの CodeGraph 統合により、構造化されたコードインデックスを提供し、ワーカーに与えられるコンテキストを強化できます。
対象ユーザー
リポジトリの調査、監査、リファクタリング、実装を行い、多段階のAIエンジニアリングワークフローの出力を検査、再開、レビューしたい開発者。
ハイライト
- 永続的な状態: SQLiteを使用してジョブ結果を保存し、作業の検査と再開を可能にします。
- マルチアダプター対応: Cursor、Claude Code、Codex、Grok Botなど、様々なツールと統合可能です。
- コスト効率: コストルーティングと永続的なリトライにより、SWE-bench Liteでの実支出を削減した実績があります。
- MCP統合: パイロットが大規模なタスクを永続的なワーカーに委任するためのMCPツールを提供します。
- ジョブダッシュボード: ジョブの進捗を監視・表示するためのライブダッシュボードが含まれています。
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