マルチエージェント開発の複雑性
複数のAIエージェントが単一のコードベースで同時に作業する際の混乱を解決します。
⚠️従来のアプローチ
- 手作業での環境設定: 煩雑でエラーが発生しやすい。
- ファイルコンフリクト: 依存関係やビルド成果物が衝突。
- 非効率な並列作業: 複数リポジトリのクローンやスタッシュが必須。
- 再現性の欠如: 開発環境のセットアップがアドホック。
💡Haconiwaの解決策
- Workspace-as-Code: 宣言的なYAMLで環境を定義。
- 完全な分離: `git worktree`でタスク毎にディレクトリを分離。
- シームレスな並列性: `tmux`でセッションを仮想化し、全エージェントを監視。
- 完全な再現性: `haconiwa apply`で常に一貫した環境を構築。
Haconiwaアーキテクチャ
単一のYAMLファイルが、どのようにして物理的な開発環境へと変換されるのか。
1. 宣言的定義
`config.yaml` に `Organization`, `Space`, `Task` を定義します。
Haconiwa CLI
`haconiwa apply`
→
2. 物理的環境
環境がインスタンス化されます。
`tmux` セッション: 各エージェント用の仮想ターミナルが生成
`git worktree`: タスク毎の隔離されたディレクトリが作成
AIエージェント: 各ペイン内でコマンドを実行
実践的なワークフロー
定義から実行、破棄までのライフサイクル管理。
環境の定義と適用
`haconiwa apply -f config.yaml` を実行。YAMLの定義に基づき、tmuxセッションとgit worktreeが自動的に生成されます。
対話と実行
`haconiwa space attach` でセッションに入り、`haconiwa space run` でAIエージェントにタスクを一斉に実行させ、その活動をリアルタイムで監視します。
環境の破棄
`haconiwa space delete --clean-dirs` を実行。セッションと関連する作業ディレクトリを完全にクリーンアップし、環境を初期状態に戻します。
Haconiwa vs. 主要エージェントフレームワーク
Haconiwaはエージェントの「頭脳」ではなく、「作業場」を提供します。
Haconiwa
【環境のオーケストレーション】`tmux`と`git worktree`を使い、エージェントが安全に並列作業できる物理的な「作業場」を構築・管理します。
CrewAI
【エージェントの協調】役割ベースのエージェントチームを定義し、タスクの委任や協力プロセスといった「チームワーク」を設計します。
AutoGPT
【自律的なタスク達成】単一エージェントの思考・計画・行動のループを駆動させ、自律的に目標を達成する「認知アーキテクチャ」を提供します。
未来のビジョン: Security as Code
計画中の`Law` CRDは、宣言的なセキュリティポリシーの適用を可能にします。
`Law.yaml`
高レベルなルールを定義
Haconiwa
ポリシーコンパイラとして機能
低レベルプロファイル
`seccomp` / `AppArmor`
このアプローチにより、ユーザーフレンドリーな形式で堅牢なサンドボックス化が実現し、LLMOpsのセキュリティを飛躍的に向上させる可能性があります。
プロジェクトの現状とポテンシャル
強み
- 革新的なアーキテクチャビジョン
- 技術選定の的確さ (`tmux`, `git worktree`)
- 宣言的で再現可能なワークフロー
現状 (v0.4.0)
初期アルファ段階であり、本番利用は非推奨です。
将来性
- `Law` CRDによる宣言的セキュリティ
- LLMOpsの標準ツールとなる可能性
- マルチエージェント開発のライフサイクル管理