ACOシステム：GitHubのIssueからマージされたPRへのオープンソースマルチエージェントパイプライン

ACOシステムは、6つの専門AIエージェントを使用して、GitHub IssueからマージPRまでのソフトウェア開発パイプライン全体を自律的に実行するオープンソースのマルチエージェントフレームワークです。Aniket Karneによって構築され、人間のみの開発ワークフローに典型的なコンテキストロスや引き継ぎのオーバーヘッドを排除するように設計されています。

LangChain、AutoGen、CrewAIとは異なり、ACOのエージェントは互いに直接通信しません。代わりに、各エージェントは共有データベースから読み取り、書き込みを行います。複雑さはエージェント間のロジックではなく、スキーマにあります。パイプラインは開発時にはSQLite、本番時にはPostgresで動作し、リアルタイムのエージェント監視用にライブかんばんダッシュボードとストリーミングイベントフィードが付属しています。

パイプラインステージ

• PMエージェントが与えられたアイデアからユーザーストーリーを作成します。
• プランナーエージェントがストーリーを見積もり付きのタスクに分割します。
• アーキテクトエージェント（ハードゲート）がLLMを使わずに実現可能性を検証します。ハードコードされたシークレット、欠落した受け入れ基準、無効なテクノロジースタック構成をスキャンします。ストーリーが不合格の場合、開発者に届くことはありません。
• 開発者エージェントがブランチを作成し、PRを開きます。
• QAエージェントがコードをレビューし、テストを実行します。
• 人間がマージ前に最終承認を行います。

アーキテクトゲートは確率的ではなく決定論的です。ハードコードされたシークレットの禁止、受け入れ基準の完全性、テクノロジースタックの一貫性など、厳格なルールセットを強制します。これにより、幻覚や実行不可能なPRが生成されるのを防ぎます。

他と違う点

エージェントはエージェント間メッセージではなく、共有データベースを介して独立して実行されます。この設計により、各エージェントはシンプルに保たれ、システム全体の予測可能性が向上します。フレームワークはPythonで構築され、ダッシュボード用のNext.jsフロントエンドが付属しています。

始め方

プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されています。リポジトリをクローンし、ローカルではSQLiteで実行し、本番ではPostgresに接続します。かんばんダッシュボードとイベントストリームはデフォルトでライブです。

対象者

エージェント型CI/CDパイプラインを構築する開発チーム、マルチエージェントアーキテクチャを研究する研究者、そして引き継ぎ間のコンテキストロスにうんざりしているすべての人。