Open Duet、名前と役割を持つAIの同僚を自前で動かすOSS　動く前に承認を待つ

AIエージェントに名前と役割を与え、チームで仕事を回すOSS「Open Duet」が、日本時間11月3日早朝に版0.8.0を出した。エージェントごとに担当・記憶・作業フォルダー・承認の設定を持たせ、決まった時刻の仕事も任せられる。動かす場所は自分のPCか自前のサーバーで、使うAIは手持ちのClaude CodeやCodexなどから選ぶ。同じ型の仕組みを自分の手元で試したい個人や小さなチームに向く。ライセンスはApache 2.0で、確認した時点でスターは6,533だった。

役割を持つ同僚を並べる

READMEによると、Open Duetは「名前の付いたAIの同僚」を作り、仕事と作業場所を渡してまとめて動かすための道具だ。エージェントには名前、役割、使うAI、作業フォルダー、記憶、承認の設定を1体ずつ決める。

チームの中心はリーダー役のエージェントだ。チームの説明では、リーダーが頼まれた仕事を小さく分け、調べる係や仕上げる係に回す。係の仕事は別の会話で進み、結果がリーダーに戻って1つにまとまる。READMEは例として、同じフォルダーのメモと報告から週次の報告を作らせ、うまく回ったら毎週の仕事にする流れを挙げている。ただし、リーダーに使えるAIはClaudeかCodexだけだ。

記憶は会話をまたいで残る。エージェントはメモを書き、関係するメモや過去の会話を呼び出し、履歴を検索できる。何を覚えたかは人が見て直せるという。

変える前に人が確かめる設計

READMEが強く打ち出すのは、エージェントが何かを変える前に人が確かめる設計だ。自由の度合いは「Ask first」「Accept edits」「Plan only」の3つから選ぶ。最初の起動でもこの設定を選ばせ、Ask firstなら承認が要る操作の前で止まる。

定期の仕事（ルーティン）の説明によると、仕事は決まった時刻、Webhook、手動のどれでも起こせる。READMEは、ルーティンが自分で操作を承認することは無いと書く。ところが版0.8.0では、持ち主が選べば、決まった時刻と手動の実行に限って、許可済みのアカウントや道具を1回ごとの承認なしで使える設定が入った。変更の記録では、実行のたびに最初の権限の上限を記録し、呼び出しの前に今の権限を確かめ直すという。

承認待ち、質問、ルーティンの結果、AIの不具合、期限の来た仕事は「Today」の画面に集まる。スマートフォンのアプリと組めば、出先から回答を止めたり、道具の呼び出しを許したり拒んだりできる。

動かす場所とAIは自分で選ぶ

Open Duetは、AIのモデルや契約を含まない。使えるAIの説明では、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Agent Client Protocol（ACP）に対応したコマンドの道具、OpenRouter、OllamaやLM StudioのようなOpenAIと互換のAPIをつなげる。料金はそれぞれの提供元に払う。

動かし方は3通りある。デスクトップのアプリは自分のPCに、自前のサーバーはそのサーバーに、会話やメモ、ルーティンを置く。3つ目は別に運営されるクラウド版「Suparagent」で、READMEによると無料の試用を含む4つのプランがあり、有料は月15ドルから99ドルだ。デスクトップのアプリは、Node.js 22以上とuvを入れ、リポジトリを手元に取ってから「npm run app」で起こす。

大事な仕事にはまだ早い

READMEは、デスクトップのアプリも自前のサーバーも試作の段階だと断っている。自前のサーバーは持ち主1人の利用を前提にし、複数の人がいる組織向けではない。配布のインストーラーには署名が無く、版から版への更新も通しでは確かめていない。

外部のサービスとつなぐ機能も同じだ。GitHubやGmailとの連携は外部のサービスComposioを通すが、本物ではなく作り物の相手でしか試していない。スマートフォンのアプリもAndroidのエミュレーターで動かしただけで、iPhoneや実機では試していないという。

役割と記憶と承認を持つエージェントをチームで回す仕組みは、Open Duetで自分の手元に置けるようになった。ただし今は、大事な仕事を預ける前に、限られた範囲で試す段階の道具だ。

編集部の見方

READMEは、Open Duetをクラウドで動く同じ型のサービスの代わりと位置づけている。意味があるのは、AIの同僚をチームで動かす型を自分のPCやサーバーに置き、使うAIも選べる点にある。仕事の中身や記憶を手元に残したい人には試す価値がある。一方で、承認なしの実行が入ったばかりで、連携の機能は本物の相手で確かめていない。まずはAsk firstのまま、読むだけの仕事や小さな定期の仕事から任せ、記録を見ながら広げるのが手堅い。