Tycono: オープンソースAIエージェントハーネス、組織図と自律的改善ループを搭載

Tyconoは、YAML形式でAIエージェントの役割(CTO、エンジニア、QAなど)を定義し、組織図に従って協働させるオープンソースのハーネスです。このシステムは、Claude Codeを使用したサイドプロジェクトとして約3週間で構築されました。
仕組み
YAML設定ファイルでエージェントの役割を定義し、CTO、エンジニア、QA、CBOなどの異なる役割を指定します。これらのエージェントは単にタスクを完了して終わるのではなく、CEOスーパーバイザーループで動作し、結果をレビューし、Cレベルエージェントに「何を改善できるか?」と問いかけ、自動的にタスクを再割り当てして改善を行います。
ワークフローの例
「ピクセルランニングゲームを構築せよ」という指示が与えられた場合、システムは以下のワークフローを実演しました:
- CTOがアーキテクチャを設計し、タスクに分割
- エンジニアがコア機能(走る、ジャンプ、障害物、ハート)を構築
- QAが実際のChromeブラウザを開き、すべての衝突をテスト
- CBOがゲームを分析し、「ショップシステムを追加するとリテンションが向上する」と提案
- CTOがフィードバックを受け取り、アーキテクチャを再設計し、サイクルが再開
CBOのビジネス視点は注目に値します。純粋にエンジニアリングに焦点を当てたエージェントだけでは生み出されなかったものです。
パフォーマンス指標
ピクセルランニングゲームタスクでの一晩のテストでは:
- 17回の改善ラウンドを完了
- 6,796行のコードを生成
- 43回のコミットを実施
- 125回のAIセッションを実行
このシステムは自律的に動作します。開発者はこのプロセス中に寝ていました。
重要な洞察
各役割は本当に異なる考え方をします:CBOはユーザーを、CTOはアーキテクチャを、QAは破壊を考えます。これは単なるClaudeの5つのコピーではなく、組織図構造が異なる視点と問題へのアプローチ方法を与えています。
始め方
インストール方法:npx tycono
完成したゲームはこちらでプレイできます:https://tycono.ai/pixel-runner.html
ソースコードはGitHubで公開されています:https://github.com/seongsu-kang/tycono
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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