openTiger｜AIエージェント並列運用OSS解説

記事は、cursorやClaude Code、Codexといった既存のAIコーディングツールを使っても、結局は人が介入してベビーシッターのように見守る必要があるという課題から出発しています。その課題意識のもとで作られたのがopenTigerで、要件やgitリポジトリをダッシュボードに登録すれば、あとは進捗を眺めているだけで実装からPR作成まで進んでいく運用を目指したOSSとして紹介されています。

openTigerの中身は、要件からタスクを作るPlanner、タスクを割り振るDispatcher、実際にコードを書くWorker(派生としてTesterとDocserもある)、成果を評価するJudge、全体の収束を管理するCycle Managerという6種類のエージェントが回り続ける構成です。記事では、失敗をそのまま停止させず、Judge待ちやクールダウン後の再試行、戦略を切り替えたreworkへのエスカレーションといった次の状態に必ず変換する「Recovery-First」という考え方が、この基盤の中心的な設計思想として説明されています。起動時には新規タスクより先に既存のバックログを片付ける動きをする点も紹介されています。

そのほか、エグゼキューター(LLM)をロールごとに切り替えられる仕組み、調査タスクを自律的に進めるプラグインのTigerResearch、複数Workerによる並列実行とレーンスケジューリング、Dockerサンドボックスでの実行切り替え、TypeScript製モノレポとしての構成など、技術的な工夫についても触れられています。記事の最後では、プラグインやエグゼキューター対応、ダッシュボードのUX、テストカバレッジなど改善したい領域を挙げ、Issueやフィードバックを歓迎する姿勢が示されています。

記事の手順の流れ

1. openTigerをセットアップする
2. ダッシュボードを起動する
3. 対象のgitリポジトリと要件を登録して実行を開始する
4. tasks/runs/judgements/logsの各タブで進捗を確認する
5. 必要に応じてロールごとにエグゼキューターを設定する
6. TigerResearchなどのプラグインを有効化して追加機能を使う

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