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denn-gubsky/loomcycle

エージェントシステム向けランタイム基盤 — 単一のGoバイナリ、6つのLLMプロバイダ対応、MCPネイティブ、マネージドサンドボックスまたは完全なエージェント開発環境として構成可能。エージェントが動作し、対話し、学習する場。

loomcycle とは?

Loomcycleは、AIエージェントのためのランタイム基盤です。単一のGoバイナリとして提供され、6つのLLMプロバイダ(OpenAI、Anthropic、Google、その他)をネイティブサポートし、MCP(Model Context Protocol)を標準で採用しています。このプラットフォームは、エージェントが安全に実行できるマネージドサンドボックス環境としても、完全なエージェント開発環境としても構成可能で、エージェント間の通信、学習、自律的なタスク実行を可能にします。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントツールと連携し、エージェントがファイル操作、コード実行、外部API呼び出しを安全に行えるように設計されています。Loomcycleの特徴は、軽量でポータブルな単一バイナリでありながら、拡張性が高く、エージェントのライフサイクル管理、リソース制御、セキュリティポリシーの適用を一貫して行える点です。開発者はこの基盤上で、複数のLLMを組み合わせた複雑なワークフローや、自己改善ループを持つ自律エージェントを容易に構築できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add denn-gubsky/loomcycle

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ドキュメント

loomcycle は何をしますか?

エージェントシステム向けランタイム基盤 — 単一のGoバイナリ、6つのLLMプロバイダ対応、MCPネイティブ、マネージドサンドボックスまたは完全なエージェント開発環境として構成可能。エージェントが動作し、対話し、学習する場。

概要

Loomcycleは、AIエージェントのためのランタイム基盤です。単一のGoバイナリとして提供され、以下の機能を備えています:

  • 複数LLMプロバイダ対応: OpenAI、Anthropic、Google、その他最大6つのプロバイダをネイティブサポート
  • MCPネイティブ: Model Context Protocolを標準実装し、エージェント間のコンテキスト共有を容易にします
  • 柔軟な構成: マネージドサンドボックスから完全な開発環境まで、用途に応じて設定可能

クイックスタート

# Loomcycleをダウンロードして実行
go install github.com/denn-gubsky/loomcycle@latest

# 設定ファイルを生成
loomcycle init

# エージェント環境を起動
loomcycle start --config loomcycle.yaml

設定例

# loomcycle.yaml
version: "1.0"
providers:
  - name: openai
    api_key: ${OPENAI_API_KEY}
  - name: anthropic
    api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}
sandbox:
  enabled: true
  type: docker  # または、bare, vm
  limits:
    cpu: 2
    memory: 4GB

サポートされているLLMプロバイダ

プロバイダデフォルトモデル認証方法
OpenAIgpt-4oAPI キー
Anthropicclaude-3-opusAPI キー
Googlegemini-proAPI キー
Coherecommand-r-plusAPI キー
Mistralmistral-largeAPI キー
Metallama-3-70bAPI キー または ローカル

アーキテクチャ

Loomcycleは、以下のコンポーネントで構成されています:

  1. ランタイムコア: エージェントのライフサイクル管理、リソース割り当て、セキュリティポリシーの適用を担当
  2. MCPレイヤー: エージェント間および外部ツールとの標準化された通信プロトコルを提供
  3. プロバイダアダプター: 各LLMプロバイダとのインターフェースを統一
  4. サンドボックス管理: 隔離された実行環境を作成・管理

ユースケース

  • 自律型ソフトウェア開発エージェント: Claude Code、Cursor、Codexなどのツールと連携し、コード生成、テスト、デプロイを自動化
  • マルチエージェントシステム: 複数の特化エージェントを協調させて複雑なタスクを解決
  • 自己改善ループ: エージェントが自身のパフォーマンスを監視し、戦略を適応

ドキュメント

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

ライセンス

MIT License

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