AI Discussion Component

複数のAIエージェントが互いに議論・レビュー・協調することで、単一エージェントでは到達できない品質のアウトプットを生み出すマルチエージェント議論基盤です。

ブラウザからアクセス可能なShell Serverとして、任意のサービスに組み込むことができます。

AI Agent と AI Agent Discussion の違い

AI Agent は、単一のAIが与えられたタスクを実行します。

AI Agent Discussion は、複数のAIエージェントが議論します。異なる視点・専門性を持つエージェントが互いの出力をレビューし、指摘し、改善を重ねることで、人間のチーム議論と同等の思考プロセスをAI間で実現します。

AI Discussion Component は、この「議論による品質向上」をシステムに組み込みます。

マルチエージェント議論 — 複数のAIエージェントが互いにレビュー・議論・合議し、アウトプットの品質を向上
異種エージェント協調 — Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、OpenCode など異なるLLMの視点を組み合わせ
NATS ベースの分散メッセージング — Hub-Leaf トポロジによるエージェント間の非同期議論チャネル
MCP（Model Context Protocol）統合 — 標準プロトコルによるサービス連携。エージェントが外部サービスのAPIやデータに直接アクセス
AI Skill — 再利用可能なスキル定義により、エージェントの専門性をカスタマイズ。業務固有のナレッジと手順をスキルとして定義
サービス統合 — AI Skill と MCP を通じて、既存サービス・ツール・データベースとシームレスに統合。議論の中でリアルタイムにサービスを参照・操作
コンテナサンドボックス — エージェントごとに隔離された安全な実行環境
ブラウザアクセス — Shell Server として任意のサービスに組み込み可能

複数のAIエージェントがコードを多角的にレビュー。セキュリティ、パフォーマンス、保守性など異なる観点からの指摘を議論し、合意された改善案を提示。

インシデント発生時、複数エージェントがログ・メトリクス・トレースをそれぞれ分析し、根本原因について議論。単一エージェントの見落としを防ぎ、より正確なRCAを実現。

アーキテクチャ設計に対して、複数エージェントがスケーラビリティ、コスト、運用性などの観点から議論し、トレードオフを明示した設計判断を支援。

コンポーネント	役割
AgentServer	セッションごとのワークスペース管理、PTY、WebSocket
AgentShell	NATS 接続の PTY ラッパー、tmux シム、MCP ブリッジ
ControlServer	中央管理、NATS Hub、エージェント間議論の調停、LLM ログパイプライン
ProjectServer	プロジェクト・フェーズのライフサイクル管理

レイヤー	技術
フロントエンド	Vue 3, Vite, xterm.js
バックエンド	FastAPI, Python, WebSocket
メッセージング	NATS JetStream (Hub-Leaf)
AI/LLM	Claude Code, Codex, Gemini CLI, LiteLLM
プロトコル	MCP (Model Context Protocol)
プロセス管理	Circus, PyZMQ
コンテナ	Docker / Podman, OCI サンドボックス
認証	Logto (OIDC), PyJWT