Orloj v0.1.0: マルチエージェントAIオーケストレーションランタイム

Orlojの機能

Orlojは、マルチエージェントAIシステム向けのApache 2.0ライセンスのオーケストレーションランタイムです。宣言的なYAMLマニフェストでエージェント、ツール、ポリシー、ワークフローを定義すると、Orlojがスケジューリング、実行、ガバナンス、信頼性を処理します。開発者がこれを構築した理由は、現在の本番環境でのAIエージェントの運用が、Kubernetes以前のコンテナ運用に似ているためです。すなわち、アドホックなスクリプト、ガバナンスの欠如、可観測性の不足、エージェント群を管理する標準的な方法がない状態です。

主な機能

Agents-as-Code: モデル、ツール、権限、実行制限をYAMLで定義してエージェントを作成します。
オーケストレーショントポロジー: エージェントを有向グラフ（パイプライン、階層構造、スウォームループ）に構成します。
ガバナンスの強制: AgentPolicy、AgentRole、ToolPermissionは、各エージェントのターンとツール呼び出しの前に、実行中にインラインで評価されます。許可されていないアクションは、構造化されたエラーと監査証跡で閉鎖的に失敗します。
ポリシー制御: 実行ごとのトークン予算を設定し、モデルのホワイトリスト化、特定ツールのブロック、個々のエージェントシステムへのポリシー適用範囲の設定が可能です。
本番環境の信頼性: リースベースのタスク所有権、ジッター付き上限指数バックオフリトライ、べき等リプレイ、デッドレター処理を提供します。
スケジューリング: cronトリガーとWebhook駆動のタスク作成をサポートします。
ツールの分離: リスクレベルに基づいてツールごとに設定可能（直接実行、サンドボックス化、コンテナ、またはWASM実行）。
ネイティブMCPサポート: MCPサーバー（stdioまたはHTTP）を登録し、ツールを自動検出し、ガバナンスポリシーを適用します。

アーキテクチャ

このシステムはサーバー/ワーカー分割を採用しています：

orlojdサーバー: API、リソースストア（開発用はメモリ内、本番用はPostgres）、タスクスケジューラーをホストします。
orlojworkerインスタンス: タスクを要求して実行し、モデルリクエストをゲートウェイ（OpenAI、Anthropic、Ollamaなど）経由でルーティングし、設定可能な分離環境でツールを実行します。

ローカル開発では、単一プロセスですべてを実行できます： orlojd --embedded-worker --storage-backend=memory。

はじめに

GitHub Releasesからorlojd（サーバー）とorlojctl（CLI）をダウンロードし、展開して実行します：

# 組み込みワーカーでサーバーを起動
./orlojd --storage-backend=memory --task-execution-mode=sequential --embedded-worker

http://127.0.0.1:8080/ を開いてウェブコンソールにアクセスし、スターターブループリントを適用します：

# スターターブループリントを適用（パイプライン: planner -> research -> writer）
./orlojctl apply -f examples/blueprints/pipeline/
# 結果を確認
./orlojctl get task bp-pipeline-task

3つのスターターブループリントが含まれています：パイプライン、階層型、スウォームループです。チームは、インシデントレスポンストリアージ、コンプライアンス証拠収集、CVE調査パイプライン、シークレットローテーション監査などの運用ワークフロー向けテンプレートを構築中です。