エージェントファクトリー：オンライン問題議論からAIエージェントを構築する自律システム

Agent Factoryは、オンライン上の議論から現実世界の問題を特定し、AIエージェントを構築する自律システムです。Andrej Karpathyのオートリサーチパターンに触発され、ML最適化ではなくアイデア生成に「実験を一晩中実行し、うまくいくものを残し、うまくいかないものを捨てる」という同じアプローチを適用しています。

仕組み

このシステムは、Reddit、Hacker News、GitHub、Twitterから、人々がオンラインで議論している実際の問題をスクレイピングします。各潜在的なアイデアを3つの基準（需要、市場ギャップ、実現可能性）でスコアリングします。アイデアが品質の閾値を超えた場合、システムは自動的にスタンドアロンのAIエージェントを構築し、動作を検証してコミットします。この閾値は各構築ごとに引き上げられ、次第に優れたアイデアが求められます。

実装方法

このプロジェクトは、以下の3つの主要ファイルで構成されています：

• program.md - Claude Codeにどこを調査し、どの品質基準を満たすべきかを指示します
• seed/ - 7つのツールを備えた最小限のNext.jsテンプレート
• run.sh - Claude Codeをヘッドレスで起動し、コンテキスト制限時に自動再起動します

このシステムはTypeScriptで構築され、MITライセンスを使用し、OpenRouterまたはOllama上で動作します。特にLangChainやCrewAIフレームワークは使用していません。生成された各エージェントはスタンドアロンであり、独立してクローンして実行できます。

出力例

最初のセッションでは、システムは以下の20のエージェントを生成しました：

• freelancer-deduction-finder - 見逃した税控除について質問するフリーランサー向け
• wage-rights-advisor - 時間外労働の免除について混乱している人向け
• data-broker-opt-out - データブローカーのオプトアウトに圧倒されている人向け

品質検証

システムは各エージェントを起動し、テストプロンプトを送信し、出力が有用かどうかをチェックします。ただし、作成者はこれらがMVPであり、一部は粗いものであることを認めています。主な目的はアイデア生成であり、作成者は毎朝出荷されたエージェントをレビューし、最も有望なものを実際のプロジェクトとしてさらに開発するために選択します。