理解と計画
要件は、依存関係、優先度、マイルストーン、代替経路を持つタスクグラフに分解されます — 大規模な開発タスクであっても構造化された状態を保ちます。
フレームワーク
あらゆるモデルの上位に位置するオーケストレーション・ガバナンス層
Argoは特定のモデルやベンダーに縛られません。このフレームワークは、タスクグラフ、構造化された討議、独立した検証、的を絞ったコンテキスト、説明可能なモデルルーティングを、1つの制御可能なシステムに統合します。
ルーティングと実行
スケジューラとリプランナーが、どのエージェントとモデルが必要か、どこまで深く分析すべきかを判断します。単純なタスクは1つのエージェントで。複雑なタスクは複数の推論・検証フェーズで対応します。
検証と保護
独立した検証インスタンスが統合結果を確認し、必要に応じて修復または検証の実行が開始されます。目標は活動量ではなく、測定可能な品質の向上です。
アーキテクチャ
フレームワークを構成する要素
明確に分離されたレイヤー:UI、サービス層、オーケストレーション、プロバイダー連携、セキュリティ、データストレージは互いに分離されており、インターネット接続がなくてもアプリケーションは動作し続けます。
構造化された集合知
各エージェントは独立して仮説を立て、証拠を収集し、矛盾を洗い出し、立場を修正します。最も優れた単一エージェントに対する付加価値は「集合知向上度(Collective Intelligence Lift)」として測定され、協働の進め方を動的に制御します。
リポジトリ全体ではなくコンテキストパッケージ
ファイル、シンボル、依存関係、参照の増分インデックスにより、タスクごとに的を絞ったコンテキストパッケージが提供されます — おそらく関連性が高い情報のみを、選定理由を明示した上で提供します。コンテキストにかかるコストは管理された範囲内に収まります。
説明可能なモデル選択
複数のクラウドプロバイダーとローカルモデルが並行して稼働します。ルーティング、エスカレーション、キャッシュ、予算管理により、成功した結果あたりのコストを最小化します。どのモデルが検討され、どのモデルが除外されたか、そしてその理由まで追跡可能です。
未検証の実行は行わない
承認されたフォルダ外へのアクセスからワークスペースを保護する仕組み、許可されたプログラムの許可リスト、シェルを使用しないプロセス実行、タイムアウト、サンドボックス化、パッチファーストの変更のためのGit worktreeを備えています。Policy-as-Codeにより、ネットワークアクセス、プロバイダー、コスト、インストールを制御します。
タイムライン、リプレイ、監査
すべての実行について、コンテキストの取得元、モデルの判断、コスト、ファイルアクセス、チェック内容、エラー処理が記録されます。リプレイにより判断の経路を再構築でき、レダクションプロファイル付きの監査エクスポートによりコンプライアンス上の証跡を提供します。
データはお客様の手元に残ります
プロジェクト、チャット、実行履歴、メモリ、スキル、監査データはローカルに保存され、APIキーは端末上で暗号化された状態を保ちます。別系統のサーバーはアカウント、ライセンス、請求、アップデート、権限のみを扱い、エディションはオフラインでも検証できます。