こんにちは！
私たちは AutomatosX の開発チームです。
AutomatosX は、AIツールをより信頼性が高く、強力で、実際の開発作業に使えるものにするためのオープンソースの AI オーケストレーションシステムです。
多くの AI アシスタントは、単一モデル＋フリーテキストのチャットを中心に設計されています。
これは簡単なタスクには有効ですが、次のような場面では問題が出やすくなります。
複数ステップのロジック
一貫性のある判断
プロジェクト単位での作業
AutomatosX は、こうした課題を解決します。
AI ツールの上に 構造化された仕組み を追加することで、より実用的な開発体験を実現します。
AutomatosX が提供するもの
専門エージェント
・フルスタック、バックエンド、セキュリティ、DevOps など、分野特化型のエージェントが用意されています。
再利用可能なワークフロー
・コードレビュー、デバッグ、実装、テストなどを、あらかじめ定義されたパターンとして
・1つのコマンドで実行できます。
マルチモデルディスカッション
・Claude、Gemini、Codex、Grok など複数の AI を同時に使い
・結果を比較・統合して、合意ベースのアウトプットを得られます。
ガバナンスとトレーサビリティ
・ガードチェック、監査ログ、実行トレース、ポリシー適用により
・生成結果を信頼できる形で管理できます。
永続メモリ
・セッションをまたいでコンテキストを保持
・使うほど賢くなるアシスタントを実現します。
リアルタイムダッシュボード
・実行状況、使用中のプロバイダー、エージェント利用状況、成功率などを
・ローカル UI で可視化できます。
なぜこれが重要なのか
AutomatosX が重視しているのは 「チャット」ではなく「オーケストレーション」 です。
タスクを計画する
適切なエージェントやワークフローに処理を振り分ける
複数モデルで結果を検証する
ガードレールを強制する
これにより、AI の出力は
より信頼性が高く、説明可能で、再現性のあるもの になります。
実際の開発プロジェクトで使える AI を目指しています。
始め方
npm install -g @defai.digital/automatosx
ax setup
ax init
CLI コマンド例
マルチモデルで議論し、結論を統合
ax discuss "REST vs GraphQL for a mobile backend"
セキュリティに特化したコードレビュー
ax review analyze src/auth --focus security
タスクに最適なエージェントを提案
ax agent recommend "audit authentication system"
GitHub
https://github.com/defai-digital/AutomatosX