
Agentspan
Orkes · コーディング
Agentspanは、MITライセンスで自前ホストできるサーバー兼SDKであり、エージェントのコードを永続的なワークフローに変える。エージェントを書けば、サーバーがクラッシュ、再起動、長時間の待機をまたいでそれを生かし続け、ワーカーが再接続するたびに最後に完了したステップから再開する。ホスト型製品ではなくランタイムとして提供されるため、自分のインフラで動かし、実際に行ったモデル呼び出しの分だけを支払う。2026年8月時点で、このプロジェクトはOrkes Conductorに統合され、元のリポジトリはアーカイブされた。

Agentspan について
Agentspanとは
Agentspanは、AIエージェント向けの永続的ランタイムだ。中心となる考え方は、ほとんどのエージェントフレームワークは何か問題が起きた時点で現在地を見失うという点にある。プロセスが落ちる。デプロイが実行を中断する。あるステップが人間の承認クリックを何日も待つ。そしてタスク全体がゼロからやり直しになる。Agentspanはすべての実行を永続化されたワークフローとして扱うため、進捗はそうした事態をすべて乗り越える。
MITライセンスのオープンソースで、自分のマシンで動かす前提で作られている。サーバーをインストールし、モデルプロバイダーを指定し、エージェントをデプロイする。サーバーは自動再試行と、あらゆる判断の裏にある完全な履歴を伴って、それをステップごとに実行する。ほとんどのケースは3つのパターンでカバーできる。数分から数時間動く長時間エージェント、モデルが一度だけ計画しサーバーがその計画を決定論的に実行する「計画して実行」エージェント、cron・キュー・webhookで起動するイベント駆動エージェントだ。全体は、自分で運用するオープンソースAIエージェントサーバーと、好きな言語向けのエージェントワークフローSDKで成り立つ。
ただしこれは開発者向けツールであり、ノーコードアプリではない。クリック操作のビルダーはない。ビジュアルエディターもない。しかもConductorへの統合により、新規ユーザーはConductorのクイックスタートへ誘導される。ドラッグ&ドロップのエージェントエディターを求めるなら、これは該当しない。
はじめ方
- macOSかLinuxではシェルスクリプトで、WindowsではPowerShellの同等版でCLIをインストールする。
- pip、npm、dotnet CLIのいずれかで、自分のスタック(Python、TypeScript/JavaScript、C#/.NET)向けのSDKを追加する。
- モデルプロバイダーのキーを環境変数として設定する。例えば
OPENAI_API_KEY。 - ローカルサーバーを起動する。ポート6767で動き、実行を確認するブラウザーUIを開く。
- ツール付きのエージェント関数を書き、デプロイし、実行履歴で各ステップを確認する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- バックエンド/プラットフォームエンジニア:再試行、チェックポイント、一時停止と再開を扱うランタイムが手に入り、自前ホストによってデータの置き場所を完全に管理できる。
- すでにConductorを運用しているチーム:エージェントは既存のAPIやワーカーと同じ永続的グラフに収まるため、2つ目のシステムを維持しなくて済む。
- 自動化を試作する個人開発者:UI付きのローカルサーバーがあれば、クラウドアカウントなしでエージェントを構築し確認できる。
タスク
- 長時間パイプライン:何時間も動く、あるいは人間の承認を待つタスクが、ワーカー再起動時にも進捗を失わずに完了する。
- 計画して実行するワークフロー:モデルが一度だけJSON計画を提案し、サーバーが決定論的に実行するため、再試行と並列性が予測可能に保たれる。
- イベント起動ジョブ:cronスケジュール、Kafkaトピック、SQSキュー、webhookで起動するエージェント。各実行は完全な履歴とともに記録される。
シーン
- 平日スケジュールの自動レポート:cronで起動するエージェントがデータを取得し、誰も起動しないまま毎朝サマリーを生成する。
- 承認を挟むアクション:エージェントがアクションを起草し、レビュー担当のために一時停止し、承認後に同じ実行を再開する。
- ベンダーロックインを避けたいチーム:サーバーが自前ホスト可能でMITライセンスのため、自社ネットワーク内で動かし、モデルプロバイダーを差し替えられる。
主な機能
永続的実行
各ステップは次が始まる前に永続化されるため、クラッシュ、デプロイ、長時間の待機が実行の進捗を奪うことはない。新しいワーカーが接続すると、サーバーは最後に完了したステップから再開する。これが約束のすべてだ。数分や数時間かかるエージェントにとって、これは信頼できるツールと目を離せないツールの違いになる。
計画して実行するエージェント
計画して実行モードでは、モデルが実行時に何をするかを決めるが、それは一度だけで、単一のJSON計画を出力する。サーバーはそれを不変のワークフローにコンパイルし、モデルのランダム性をオーケストレーション、再試行、並列性から取り除く。この計画して実行のエージェントは、既存のConductorワークフローをステップとして呼び出すこともできる。
イベント駆動のトリガー
エージェントはcronスケジュール、Kafkaトピック、SQSキュー、AMQPメッセージ、webhook、データベースイベントから起動できる。これらのトリガーはいずれも完全な履歴を持つ永続的実行であり、エージェントはスタック内の他のあらゆるイベントコンシューマーと同じように振る舞う。スケジュールの接続は1行で済む。例えば平日朝のcron式だ。
人間参加型の承認
実行は状態を失わずに一時停止し、人からのレビューや入力を受け取り、同じ実行を再開できる。これにより、場当たり的な継ぎ足しではなく、設計として人間参加型のエージェントになる。状態はプロセスのメモリではなくワークフローに置かれるため、待機は数分でも数日でも続く。効果を発揮する前に承認が必要なあらゆるアクションで、この点は重要だ。
ターンごとの可観測性
サーバーは判断、ポリシーの結果、タスクデータ、タイミング、失敗の永続的な記録を保持する。エージェントが何を提案し、ポリシーが何を許可し、実行がどこで止まったかを確認できる。なぜ失敗したのか。答えは記録の中にある。すべてのターンが記録されれば、エージェントのデバッグは当て推量ではなくなる。
組み込みのポリシーとガードレール
モデルの出力は命令ではなく提案として扱われる。計画とツール引数は、実行可能な作業になる前にスキーマ検証、ポリシーチェック、必要な承認を通過しなければならない。つまり承認されるまで何も動かない。ツール、入力、ファンアウト、時間、コストは、何かが動く前に制限できる。
多言語SDK
Conductor Agent SDKはPython、TypeScript/JavaScript、C#/.NET向けに提供され、チームはすでに使っている言語でエージェントを構築できる。計画して実行の戦略は3つすべてで機能する。スタックごとに1行のパッケージでインストールでき、エージェントは移植可能なまま保てる。
メリットとデメリット
メリット
- MITのオープンソースでサーバーは自前ホスト可能。席ごとの料金はなく、データは自分のインフラに残る。
- 永続的実行とチェックポイントがクラッシュ、デプロイ、数時間の待機を、実行をやり直さずに処理する。
- 計画して実行モードがモデルのランダム性をオーケストレーションから取り除き、再試行と並列性を予測可能にする。
- イベントトリガーがcron、Kafka、SQS、AMQP、webhook、データベースイベントを最初からカバーする。
- Python、TypeScript/JavaScript、C#/.NET向けSDKにより、採用のために言語を変える必要がない。
デメリット
- 元のリポジトリはOrkes Conductorへの統合後にアーカイブされたため、新しい作業はここではなくConductorで行われる。
- ビジュアルビルダーがないため、ドラッグ&ドロップのエージェントエディターを求めるユーザーには向かない。
- 自前ホストはデプロイ、アップグレード、スケーリングを自分で担うことを意味し、小規模チームには実際の負担になる。
よくある質問
AIエージェントを永続的なワークフローとして実行するランタイムだ。エージェントのコードを書けば、サーバーが再試行、チェックポイント、人間の承認、実行履歴を扱うため、エージェントはクラッシュや長時間の待機を乗り越える。
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