エージェント・スウォーム：マルチエージェント・オーケストレーションフレームワークの使い方

開発タスクのためのマルチエージェント連携

Agent Swarmは、自律的に協力して動作するAIコーディングエージェントのチームを実行するためのフレームワークを提供します。このシステムは、様々なソースからタスクを受け取り、サブタスクに分解し、隔離されたDockerコンテナで実行されるワーカーエージェントに委任するリードエージェントを使用します。

主要なアーキテクチャと機能

リード/ワーカー連携 – リードエージェントが複数のワーカー間で作業を委任・追跡
Docker隔離 – 各ワーカーは完全な開発環境を備えた独自のコンテナで実行
統合ポイント – タスク作成のためのSlack、GitHub、メール統合
タスクライフサイクル管理 – 優先度キュー、依存関係、デプロイメント全体での一時停止/再開
累積メモリ – エージェントはすべてのセッションから学習し、時間とともに改善
永続的アイデンティティ – 各エージェントは独自の個性、専門知識、作業スタイルを維持
ダッシュボードUI – エージェント、タスク、エージェント間チャットのリアルタイム監視
サービスディスカバリー – ワーカーはHTTPサービスを公開し、互いを発見可能
スケジュールタスク – Cronベースの繰り返しタスク自動化

クイックスタートオプション

このフレームワークは複数のデプロイメントアプローチをサポートします：

オプションA: Docker Compose（推奨）

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
# 環境設定
cp .env.docker.example .env
# .envを編集 — 最低限API_KEYとCLAUDE_CODE_OAUTH_TOKENを設定
# すべて起動
docker compose -f docker-compose.example.yml --env-file .env up -d

APIはポート3013で実行されます。

オプションB: ローカルAPI + Dockerワーカー

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
bun install
# 1. APIサーバーの設定と起動
cp .env.example .env
# .envを編集 — API_KEYを設定
bun run start:http

新しいターミナルで、ワーカーを起動：

# 2. Dockerワーカーの設定と実行
cp .env.docker.example .env.docker
# .env.dockerを編集 — API_KEY（上記と同じ）とCLAUDE_CODE_OAUTH_TOKENを設定
bun run docker:build:worker
mkdir -p ./logs ./work/shared ./work/worker-1
bun run docker:run:worker

オプションC: Claude Codeをリードエージェントとして

# APIサーバー起動後（オプションB、ステップ1）：
bunx @desplega.ai/agent-swarm setup

これにより、Claude Codeがスウォームに接続するように設定されます。Claude Codeを起動し、「agent-swarmで自分をリードエージェントとして登録してください」と指示します。

仕組み

システムは次の流れに従います：Slack DM、GitHub @メンション、メール、またはAPIを介して直接タスクを送信します。リードエージェントはタスクを分解して計画し、サブタスクをワーカーに割り当てます。ワーカーはgit、Node.js、Python、その他の開発ツールを備えた隔離されたDockerコンテナで実行されます。進捗状況はダッシュボードを通じてリアルタイムで追跡されます。

この種のマルチエージェントシステムは、タスクを分解して並列実行する必要があり、各エージェントが作業の異なる側面を専門とする複雑な開発ワークフローを自動化したい開発者にとって有用です。

📖 完全なソースを読む： HN AI Agents