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