よくある質問

AgentOS は本番運用 AI エージェントを構築するためのオープンソースの TypeScript ランタイムで、Frame.dev によって開発されています。マルチエージェント・オーケストレーション、認知メモリ、マルチモーダル RAG、オプトインの安全ガードレール(PII 編集、コンテンツモデレーション、グラウンディング検証)、音声パイプライン、37 のチャネルアダプタ、13 の LLM プロバイダ統合を提供します。AgentOS は AI ネイティブのゲーミングプラットフォーム Wilds.ai の AI システムも支えています。セルフホスト可能で無料です。

はい。ランタイム、厳選された拡張機能、ガードレールパック、厳選スキルはすべて Apache 2.0 でライセンスされています。AgentOS はこのライセンスのもとで商用利用、改変、再配布ができます。

AgentOS は 13 種の LLM プロバイダをサポートしています:OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq、Together AI、Mistral、xAI(Grok)、OpenRouter、Requesty、LiteLLM、Ollama、Claude Code CLI、Gemini CLI。プロバイダのフォールバックチェーンにより自動フェイルオーバーが可能です。

AgentOS は完全に TypeScript で書かれており、Node.js 上で動作します。npm パッケージ名は @framers/agentos です。任意の TypeScript または JavaScript プロジェクトで動作します。

AgentOS は TypeScript ネイティブで(Python ではなく)、Ebbinghaus 減衰曲線と HEXACO パーソナリティモデリングを備えた認知メモリを含み、PII 編集、コンテンツモデレーション、グラウンディング検証のためのオプトインのガードレールパックを提供し、37 種類のチャネルアダプタ(Discord、Telegram、Slack、メールなど)を備え、グラフベースのエージェント DAG を含む 6 つのオーケストレーション戦略をサポートします。また、88 種類の厳選スキルと、関連するツールとスキルだけを階層ごとのトークン予算内でコンテキストに入れる能力ディスカバリーエンジンを同梱しています。

Paracosm (https://paracosm.agentos.sh) は AgentOS の上に構築された構造化ワールドモデル・シミュレーションエンジンです。JSON の ScenarioPackage と HEXACO のリーダープロファイルをシード付きの決定論的カーネルを中心としたターンループにコンパイルし、AgentOS エージェントがイベントを提案し、新しい JavaScript ツールを実行時にフォージし (AgentOS が node:vm で 10 秒の制限時間付きで実行します)、フォークしてリプレイ可能な反実仮想のアーティファクトを生成します。3 つのモードが 1 つのスキーマを共有します。ターンループ型の文明シム (Mars Genesis が代表例)、バッチ軌道のデジタルツイン、バッチポイントのモンテカルロ予測です。Apache 2.0 のもとオープンソース、npm install paracosm。ライブデモ: https://paracosm.agentos.sh/sim。ソース: https://github.com/framerslab/paracosm。長文のローンチ記事 (なぜ作ったか、wilds.ai のヴォルトの話、エンジンリファレンス): https://agentos.sh/blog/paracosm-launch。

Wilds.ai (https://wilds.ai) は AgentOS と Paracosm の上に構築された AI ネイティブなゲーミングプラットフォームです。永続的な認知メモリと HEXACO のパーソナリティ特性を持つ AI キャラクターが共有のワールドモデルに住み、グラウンドされた LLM-as-judge イベントによって互いに分岐していきます。プレイヤーは既存のワールドに参加したり、フォークしたり、ブラウザで新しいワールドをコンパイルしたりできます。Wilds.ai は AgentOS + Paracosm スタックの正規の本番デプロイであり、両プロジェクトの公式コミュニティおよびサポートチャネル (https://wilds.ai/discord) です。

Wunderland (https://wunderland.sh) は活発に開発中の姉妹プロジェクトで、AgentOS の拡張機能とスキルレジストリの上にバッテリー付きの CLI とデーモンをパッケージ化したものです。60 コマンドの CLI (setup、chat、rag、agency、workflows、evaluate、provenance、knowledge、marketplace など)、5 段階のセキュリティモデル (dangerous / permissive / balanced / strict / paranoid)、9 つのエージェントプリセット、ステップアップ HITL 認可、そして AgentOS のドキュメントに記載されているのと同じ認知メモリとグラフベース RAG アーキテクチャを同梱しています。アプリケーションに埋め込むための TypeScript SDK が欲しいときは @framers/agentos を、pnpm add -g wunderland でインストールしてウィザードで設定できるグローバル CLI が欲しいときは Wunderland を使ってください。ソースは github.com/jddunn/wunderland (0.71.0 から Apache 2.0)。プレビューリリースのため、API と CLI のサーフェスはまだ変更される可能性があります。スタートガイド: https://docs.agentos.sh/wunderland。

GMI は Generalized Mind Instance の略です。AgentOS ランタイムがセッションごとに生成するエージェントで、そのセッションのパーソナリティ(HEXACO 特性)、会話履歴、ムード、推論トレースを保持し、検索、プロンプト組み立て、モデル呼び出し、ツール呼び出しを経て各ターンを実行します。セッションをまたいで持続する認知メモリを持たせることもできます。軽量ヘルパーの agent() はモデルを直接呼び出し、runtime: 'gmi' を渡さない限り GMI を生成しません。gmi() と完全なランタイム(AgentOS.processRequest)は GMI を生成します。

HEXACO は心理学研究(Ashton & Lee, 2007)に由来する 6 因子パーソナリティモデルです。6 つの次元は、正直さ-謙虚さ、情動性、外向性、協調性、勤勉性、経験への開放性です。AgentOS では、HEXACO 特性がエージェントのコミュニケーションと記憶のしかたを形づくります。agent() は 0.65 を超える特性と 0.35 未満の特性を、行動指示としてシステムプロンプトに書き込みます。認知メモリでは、情動性が高いほど想起時に記憶が書き換えられる度合い(再固定化)が大きくなり、勤勉性が高いほど競合する記憶に対する検索誘発性忘却が強まります。

AgentOS の認知メモリは認知科学研究から 8 つのメカニズムを実装しています:再固定化、検索誘発性忘却、不随意想起、既知感、時間的ジスト抽出、スキーマ符号化、出典信頼度の減衰、情動調節。記憶は Ebbinghaus 忘却曲線(Ebbinghaus, 1885)に従って時間とともに減衰し、検索に成功するたびに記憶は安定します(間隔反復と同じ効果です)。ワーキングメモリは Baddeley の多重成分モデル(Baddeley, 2000)に従い、デフォルトで 7 スロットを持ちます。開放性が高いと 1 つ増え、勤勉性が高いと 1 つ減り、スロット数は 5〜9 の範囲に収まります。新しい記憶はデフォルトでエピソード記憶として保存され、ワーキングメモリのスロットを 1 つ使います。スロットが満杯になると最も活性の低いスロットが空き、その記憶は保存されたまま残ります。その後の固定化で、古くよく検索されるエピソード記憶が意味記憶に変わります。

AgentOS にはオプトインのガードレールパックが 6 つあります:PII 編集(名前、メール、電話番号、SSN など)、有害性・脅迫・NSFW コンテンツを検出する ML 分類器、生成コードの危険なパターンを調べる静的解析、ソース文書に対するグラウンディング検証、エージェントをタスクに留めるトピカリティ強制、そしてポリシーに反する出力を書き換えるかブロックするコンテンツポリシー・リライターです。各パックは AgentOS ランタイムで有効化する拡張機能です。分類器パックがプロンプトインジェクションを採点するのは、ローカルモデルを読み込めない場合だけです。既知のインジェクション表現には、組み込みのフレーズリスト・ガードレールを使ってください。

能力ディスカバリーエンジンは、ツールとスキルを意味検索で見つけ、それぞれ厳密なトークン予算を持つ 3 つの階層でプロンプトに入れます。Tier 0 はカテゴリの要約を常にコンテキストに置きます(デフォルト 200 トークン)。Tier 1 はそのターンの上位 5 件の意味的マッチを加えます(800 トークン)。Tier 2 は上位 2 件の完全なスキーマまたは SKILL.md のテキストを加えます(2,000 トークン)。discover_capabilities というメタツールで、エージェントは実行時に利用可能なツールを調べられます。

QueryRouter は各クエリを 4 つの階層のいずれかに分類し、それに合わせて検索します:T0 は検索なしで会話から回答し、T1 は 1 回のベクトル検索を行い (埋め込みプロバイダが設定されていなければキーワード検索)、T2 は 15 件のチャンクを取得し、グラフ展開で関連チャンクを加え、まとめた結果を上位 5 件に再ランキングします。T3 はクエリを文の区切りで最大 5 件のサブクエリに分け、それぞれについて 10 件のチャンクを取得し、グラフ展開で関連チャンクを加え、まとめた結果を上位 10 件に再ランキングしたうえで、ディープリサーチが有効なとき (デフォルトでは SERPER_API_KEY が設定されているとき) にディープリサーチを実行し、その結果を統合します。その後、検索した内容から回答し、出典の引用付きで返します。

アダプティブ・インテリジェンスとは、AgentOS エージェントが再学習なしに振る舞いを調整する仕組みです。5 つのメカニズムが連携します:(1) ターンごとのプロンプト組み立て:GMI の PromptEngine が、ペルソナ、気分、会話履歴、検索された記憶、利用可能なツールからターンごとにシステムプロンプトを組み立てます。(2) 自己評価:自己改善を有効にすると、self_evaluate ツールがエージェント自身の回答を採点し、セッションの temperature や冗長さを変更したり、adapt_personality で特性を調整したりできます。(3) パーソナリティで調整される記憶:HEXACO 特性が記憶メカニズムを調整します。開放性が高いほど不随意想起が起こりやすくなり、勤勉性が高いほど競合する記憶に対する検索誘発性忘却が強まります。(4) 記憶の固定化:固定化処理は減衰した記憶を刈り込み、重複を統合し、古くよく検索されるエピソード記憶を意味記憶に変え、LLM を設定していればクラスタから洞察の記憶を導き出します。(5) QueryRouter の階層:検索の深さはクエリに応じて決まり、会話にすでに答えがあれば検索せず、最も難しいクエリにはコーパス全体の深いリサーチを行います。

創発的な振る舞いとは、明示的にプログラムされるのではなく、エージェントが実行時に獲得する能力です。AgentOS は 5 つの形をサポートします:(1) 実行時のツールフォージ:AgentOS ランタイムで emergent: true にすると、エージェントは forge_tool を通じて JavaScript で新しいツールを書きます。EmergentCapabilityEngine は各ツールを制限時間付きで node:vm で実行し、ツールが登録される前に LLM ジャッジがコードとテスト実行を審査します。(2) 自己調整するパーソナリティ:adapt_personality は、実行中のエージェントの HEXACO 特性を定められた範囲内で動かします。persistWithDecay とミューテーションストアを使うと各変更が記録され、保存された記録はエージェントが適応する日に 1 日 1 回まで強度が下がります。(3) 動的なスキル管理:エージェントは manage_skills で実行時にスキルを有効化・無効化し、行動のレパートリーをタスクに合わせます。(4) 組み合わせ可能なワークフロー作成:エージェントは create_workflow で登録済みツールを多段階のパイプラインに組み合わせ、既存の部品から新しい能力を作ります。(5) 階層的なツール昇格:フォージされたツールは session 階層から始まります。5 回以上使われて成功率が 0.8 以上になり、2 人の LLM レビュアーが承認すると agent 階層に移ります。ホストは EmergentToolRegistry.promote() でツールを shared 階層に昇格できます。

はい。AgentOS は 2 つの相補的な LLM-as-judge メカニズムを提供します。エージェンシーレベルでは、hitl.llmJudge() が決定を LLM に委譲する承認ハンドラを作成します。各 ApprovalRequest を設定可能な基準に対して評価し、信頼スコア付きの構造化された決定を返します。信頼度が閾値を下回ると、決定はフォールバックハンドラ(別の hitl ハンドラまたは人間)にエスカレーションされます。グラフレベルでは、humanNode() ビルダーが judge オプションを受け入れ、interrupt の決定を LLM に委譲します。判定者が確信している場合、グラフは中断せずに続行します。信頼度が低い場合、実行は通常の人間 interrupt にフォールスルーします。どちらのアプローチも設定可能な model、provider、criteria、confidence threshold をサポートします。

はい。hitl.guardrailOverride が有効な場合、承認決定の後にガードレールが実行され、破壊的または機密性の高いアクションをブロックできます。これにより、自動承認、人間の承認、または hitl.llmJudge() の後に第 2 の安全層が追加されます。デフォルトの承認後ガードレールには code-safety と pii-redaction が含まれ、リストは hitl.postApprovalGuardrails で構成できます。承認ハンドラに最終決定権を持たせたい場合のみオーバーライドを無効化してください。

npm 経由でインストール:npm install @framers/agentos。AgentOS は Node.js 22 以降を必要とします。CLI ツールには companion パッケージをインストール:npm install -g wunderland。

Import the agent function and configure it with a provider, instructions, and optional personality traits:

import { agent } from '@framers/agentos'

const myAgent = agent({
  provider: 'openai',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  personality: {
    openness: 0.8,
    conscientiousness: 0.9,
  },
})

const reply = await myAgent.generate('Hello!')
console.log(reply.text)

AgentOS は VoicePipelineOrchestrator で音声を処理します。ストリーミング STT セッション、ストリーミング TTS セッション、発話終了の検出器、割り込み(バージイン)ハンドラを渡すと、WebSocket などのトランスポート上でそれらをエージェントのセッションにつなぎます。音声カタログには 13 の STT プロバイダと 13 の TTS プロバイダがあります。そのうち利用できるのは、Whisper(OpenAI)、Deepgram、AssemblyAI を含む 11 の STT プロバイダと、ElevenLabs、OpenAI TTS、Google Cloud TTS を含む 10 の TTS プロバイダです。残りの 5 件(Whisper.cpp、NVIDIA NeMo、Coqui XTTS、Bark、StyleTTS2)は利用不可とされており、プロバイダのリゾルバはそれらをスキップします。Twilio、Telnyx、Plivo のプロバイダが電話の発信と終了を行います。

AgentOS はセルフホスト可能で、Node.js 22 以降が動作する場所ならどこでも動きます。Docker で独自のインフラにデプロイ、AWS、GCP、Azure などのクラウドプロバイダ、または Vercel、Railway、Fly.io などのプラットフォームを使用できます。SQLite はセットアップ不要で、さらにスケールが必要になったら MigrationEngine が保存データを Postgres、Qdrant、Pinecone に移します。

はい。ローカル LLM 推論用の Ollama と組み合わせると、AgentOS は完全にオフラインで動作します。Ollama は Llama、Mistral、Phi などのオープンウェイトモデルへのローカルアクセスを提供します。SQLite ストレージバックエンドとインメモリベクターストアは外部サービスを必要としません。Wunderland CLI の ollama-setup コマンドは Ollama を検出またはインストールし、エージェントが使用するよう構成します。

はい。AgentOS には、個人データの編集、コンテンツのモデレーション、出典との照合を行うオプトインのガードレールパック、機密性の高いツール呼び出しの承認ゲート、上限を超える呼び出しを拒否する支出予算、障害が続くプロバイダをローテーションから外すサーキットブレーカーがあります。

AgentOS は、LLM プロバイダに到達する前に個人データを除去する PII 編集ガードレールと、データを自社インフラに保持するセルフホストデプロイメントを提供します。メモリはアクセスリクエストに応じて JSON、Markdown、Obsidian、SQLite にエクスポートできます。記憶を忘却させると想起の対象から外れますが、その行はデータベースに残るため、消去リクエストには自分のストレージでの削除が必要です。GDPR と SOC 2 のコンプライアンスは、ライブラリ自体の特性ではなく、導入するチームの組織的責任です。

はい。本番デプロイ、エンタープライズライセンス、専任サポート、カスタム統合については、[email protected] のチームにお問い合わせください。エンタープライズサポートには優先的なイシュー解決、アーキテクチャコンサルティング、デプロイメント支援が含まれます。

[email protected]

もちろんです。AgentOS は最初からセルフホスト前提で設計されています。セルフホストデプロイの場合、データは SQLite、Postgres、pgvector、Qdrant、Neo4j とともに自社インフラに留まります。ベンダーホスト型のマネージドベクターデータベースを希望する場合、Pinecone もサポートされています。セットアップヘルパーで Docker を使ってローカルの Qdrant コンテナを起動できます。