Omnigentのご紹介：エージェントの統合、制御、共有を実現するメタハーネス

Databricksでは、大規模なコーディングへの活用からGenieのようなエージェント製品の提供に至るまで、エージェントを幅広く利用し、構築しています。しかし、エージェントの機能が大幅に向上したにもかかわらず、それらを扱うのはまだ面倒に感じられます。ユーザーとしては、一度に4〜5個のエージェント（コーディングエージェントやGemini検索など）を開き、それらの間やDocs、Slack、その他のコラボレーションツールの間でテキストをコピー＆ペーストすることに時間を費やしがちです。また、エージェントの開発者としては、最新のハーネス、SDK、モデルを組み合わせてエージェントを改善し続けるという、終わりのない作業に追われています。問題は、LLMの機能がエージェントハーネスにラップされており、これらのハーネスのインターフェースが異なるため、それらを組み合わせたり入れ替えたりすることが困難である点にあります。

そこで私たちは、Omnigentを構築しました。これは、すでに使用しているエージェント（Claude Code、Codex、Pi、またはカスタムエージェント）の上位に位置するメタハーネスであり、それらをより豊かなシステムを構成する相互運用可能なパーツにします。Omnigentは、単一のハーネスだけでは解決できない課題に対応します。複数のエージェントを簡単に構成し、高度なポリシーで制御し、チームメイトとリアルタイムでコラボレーションするための手段を提供します。

私たちは、人々が近い将来、この新しいレイヤーであるメタハーネスを介してエージェントと連携するようになると信じています。そのため、本日、OmnigentをApache 2.0ライセンスのもとでオープンソース化します。

なぜメタハーネスを構築するのか？

Databricksでは、5,000人以上のエンジニアリングチーム全体で早い段階からコーディングエージェントを導入し、お客様向けに数千ものエージェントを構築してきました。その経験から、エージェントエンジニアリングの最前線は一段上のレベルに移行しつつあると確信しています。もはや、単一のハーネス内の単一のモデルから最良の結果が得られるわけではありません。Harveyは、オープンソースのワーカーモデルに呼び出し可能なフロンティアアドバイザーを与えることで、品質とコストの面で最先端モデルを上回りました。Anthropicは、並列のサブエージェントをオースタレーションするリードエージェントとしてリサーチ製品を構築しました。また、当社のGenieは、プランニング、検索、コード生成にそれぞれ異なるLLMを使用しています。エンジニアの働き方も変化しています。一度に1つのエージェントにプロンプトを送信するのではなく、エージェントのチーム全体を動かすループを設計するようになっています。

これらのパターンは複数のハーネス、モデル、人員にまたがっていますが、各ハーネスは自身のセッションしか理解しません。エージェントを組み合わせ、ガバナンスを効かせ、他のメンバーと共同作業を行うには、ハーネスの上位に位置するレイヤーが必要です。Omnigentはそのレイヤーであり、以下を提供します。

• 構成（Composition）：コードを書き直すことなく、複数のモデル、ハーネス、手法を組み合わせることができます。また、Claude Code、Codex、Pi、および独自のエージェントを1行の変更で切り替えることができます。
• 制御（Control）：プロンプト経由ではなく、メタハーネスレイヤーにおいて、エージェントのアクションを追跡し、コスト予算や権限などのガードレールを適用する、ステートフルでコンテキストに応じたポリシーを提供します。
• コラボレーション（Collaboration）：実行中のエージェントセッションをURL経由で共有し、その中のファイルを一緒に確認できます。これにより、チームメイトはリアルタイムで共同レビュー、コメント、エージェントの誘導を行うことができます。

Omnigentの仕組み

Omnigentは、コマンドラインエージェントやエージェントSDKの上位に共通のインターフェースを導入することで、これらを簡単に組み合わせたり入れ替えたりできるようにし、ハーネス単体では対応できない共通の課題に焦点を当てています。重要な洞察は、各エージェントハーネスが内部でどのようにLLMを呼び出しているかにかかわらず、ユーザーに対するインターフェースは同じであるということです。つまり、メッセージとファイルが入力され、テキストストリームとツール呼び出しが出力されます。そのため、ターミナルベースのコーディングエージェント（Claude Code、Codex、Piなど）とSDK（OpenAI Agents、Claude Agents SDKなど）の両方をラップする共通のAPIを構築しました。

このインターフェースの上に、現行バージョンのOmnigentは以下の主要な機能を追加しています。

• リアルタイムコラボレーション：他のユーザーを招待してエージェントセッションを表示したり、ワークスペース内のファイルにコメントしたり、コマンドを送信したりできます。これにより、セッションや作業ディレクトリがコラボレーションの主要な場所になります。
• 同一エージェントへの複数のインターフェース：Claude CodeなどのエージェントをOmnigentサーバーに接続すると、Web、モバイル、Mac OSネイティブアプリ、またはAPIからアクセスできるようになります。
• クラウドでの実行：自身のマシン、またはModalやDaytonaなどのホスト型サンドボックスプロバイダー上で任意のエージェントを起動し、隔離された環境で安全にコラボレーションを行うことができます。
• コンテキストに応じたセキュリティポリシー：Omnigentのセキュリティポリシーは、コーディングエージェントの単純な「Xを許可／Yを拒否」にとどまらず、各セッションの動的な状態を追跡して、よりスマートな意思決定を行います。たとえば、エージェントがnpmから新しいパッケージをダウンロードした後、git pushを行うには人間の承認を必要とするように指定したり、エージェントが作成したドキュメントにのみ書き込み可能とし、他のドキュメントへの書き込みを制限したりできます。
• コストポリシー：動的に追跡する項目の1つに、各セッションのLLMコストがあります。たとえば、100ドル消費するごとにエージェントを一時停止し、継続するかどうかを尋ねるようOmnigentに設定できます。
• 強力なOSサンドボックス：Omnigentには、セキュリティチームが開発した柔軟なOSサンドボックスが含まれており、OSへのアクセスを柔軟に制限したり、ネットワークリクエストをインターセプトして変換したりできます（たとえば、エージェントにGitHubのセキュリティトークンを一切見せないようにし、承認されたリクエストの送信プロキシにのみトークンを挿入するなど）。
• マルチハーネス開発：カスタムエージェントをYAMLとして指定し、1行の変更で異なるハーネスに移植したり、同じエージェント内で異なるハーネスを使用するサブエージェントを組み合わせたりできます。

しかし、これらの機能はメタハーネスレイヤーで実現できることのほんの一部にすぎません。今後、私たちのチームやオープンソースコミュニティからさらに多くのアイデアが生まれることを期待しています。ロードマップには、GEPAによるメタハーネスレベルでの自動最適化、MemEx やRLMに類似したエージェント内でのコードベースのイントロスペクション（自己省察）、エージェントがセッションをまたいで動作できるようにするOmnigent Server MCP、さらなるハーネスの追加などが含まれています。また、Omnigentは、Fly.io、Railway、Modal、Daytonaのサンドボックス、多くのLLMプロバイダーを含む幅広いインフラストラクチャに簡単にデプロイできるように設計されており、さらなる統合のためのパッチを歓迎します。

エージェントと連携するための新しいレイヤー

私たちの業界における最大の変革の多くは、新しい抽象化レイヤーへの移行から生まれました。たとえば、かつてエンジニアは個々のプロセスやサーバーを管理していましたが、現在ではKubernetesやTerraformなどのクラウドシステムを介してフリート全体を管理できるようになっています。

私たちは、エージェントも現在、同じ段階にあると考えています。各ハーネスは独自のサイロとなっており、独自のコンテキスト、独自の制御、独自の実行方法を持っており、ツールを切り替えるとそれらは引き継がれません。さらに、構成、セキュリティ、コラボレーションなど、多くの課題は本質的に複数のハーネスにまたがっています。メタハーネスは、単一のハーネスを超えて作業を抽象化するため、どのエージェントやモデルが実行されていても、セッション、ポリシー、スキルをそのまま維持できます。分野の進化に伴い、モデルやハーネスは変化し続けますが、作業を行うレイヤーまで変化する必要はありません。

私たちはそのレイヤーをオープンに構築しています。ぜひ皆さんも一緒に構築しましょう。

試してみる

Omnigentは、本日よりアルファ版としてオープンソースで公開されています。

• クイックスタートガイドで始めましょう：https://omnigent.ai/quickstart/install
• リポジトリにスターを付けてクローンする：https://github.com/omnigent-ai/omnigent
• ドキュメントを読む：https://omnigent.ai/
• Discordコミュニティに参加する：https://discord.gg/omnigent

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事