Sgaiの機能

Sgai（発音は「スカイ」）は、リポジトリ内でローカルに動作する目標駆動型AIソフトウェアファクトリーです。段階的なプロンプトではなく、GOAL.mdファイルに「どのように」ではなく「何を」構築すべきかを記述した成果を定義します。システムはその後、複数のAIエージェントを調整して目標を実行します。

主な特徴

• 目標駆動型ワークフロー: GOAL.mdファイルに完了ゲート（例: make test）を含む成果を定義し、作業が実際に完了したかを判断します
• マルチエージェント調整: 目標を役割のDAG（開発者→レビュアー→セキュリティアナリストなど）に分解します
• ローカル実行: すべてがリポジトリ内でローカルに実行され、GitHubへの自動プッシュはありません
• 視覚的監視: Webダッシュボードでエージェントグラフのリアルタイム実行を表示します
• インタラクティブな明確化: エージェントは必要に応じて実行前に明確化の質問をします
• スキル抽出: 完了したセッションから再利用可能なスキルとコードスニペットを抽出します

仕組み

ワークフローは以下の手順に従います:

1. 目標の作成: ほとんどのユーザーは組み込みウィザードを使用して目標を作成します。目標はGOAL.mdに保存され、実装手順ではなく成果を記述します。
2. エージェントによる作業計画: Sgaiはあなたの目標を、定義された役割を持つ調整されたエージェントのワークフロー図に分解します。
3. 承認と監視: エージェントは明確化の質問をし、その後タスクの実行、テストの実行、完了の検証を自律的に行います。
4. セッションからの学習: システムは完了したセッションから再利用可能なスキルを抽出します。

GOAL.mdの例

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flow: |
  "backend-developer" -> "code-reviewer"
completionGateScript: make test
interactive: yes
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REST APIの構築
JWT認証を使用したユーザー登録とログインのエンドポイントを作成します。

 POST /register はメールを検証し、パスワードをハッシュ化します
 POST /login はJWTトークンを返します
 完了前にテストが合格します

インストールとセットアップ

opencodeによる推奨自動セットアップ:

opencode update
opencode auth login
opencode --model anthropic/claude-opus-4-6 run "install Sgai using the instructions from https://github.com/sandgardenhq/sgai/blob/main/INSTALLATION.md"

手動インストール要件: Go、Node.js、bun、opencode。推奨: jj（バージョン管理）、tmux（セッション管理）、ripgrep（コード検索）、Graphviz（図のレンダリング）。

インストールコマンド:

go install github.com/sandgardenhq/sgai/cmd/sgai@latest

またはソースからビルド:

git clone https://github.com/sandgardenhq/sgai.git
cd sgai
cd cmd/sgai/webapp && bun install && cd ../../..
make build

Sgaiの実行

sgai serveでサーバーを起動し、http://localhost:8080を開いてダッシュボードにアクセスします。

技術詳細

• オープンソース（Go）
• Anthropic、OpenAI、またはopencode経由のローカルモデルで動作します
• 変更はバージョン管理を経由します（jjを推奨しますが、Gitも動作します）
• デモ利用可能: 4分間の動画
• 使用例: 「ドラッグアンドドロップ画像圧縮ツールの構築」→ 3エージェント（開発者、レビュアー、デザイナー）→ テスト合格の動作アプリ → 45分

このプロジェクトは「まだ初期段階で一部粗い部分もありますが、共有できるほど機能しています」と説明され、内部では小さなアプリや内部ツールのプロトタイピングに使用されています。