NexusCore

マルチエージェント与えられた目標に向かって、自分で手順を組み立てて作業を進めるAIプログラム。質問に答えるだけのチャットAIと違い、「調べる→書く→確認する」を自律的に行うAI開発フレームワーク。12の専門エージェントが協調動作し、要件分析→設計→コード生成→テスト→品質保証まで自動化。

なぜ作ったか

ソフトウェア開発の各フェーズ（要件定義「何を・何のために作るか」を言葉に整理して関係者で合わせる最初の作業。ここが曖昧だと手戻りが最大になる・設計・実装・テスト・レビュー）は、本来それぞれ異なる視点と専門性が必要です。一人のエンジニアが全フェーズを兼務すると、どうしても視点が偏ります。そこで各フェーズに専門のAIエージェントを割り当て、協調させることで、一人開発でも多様な視点での品質担保を実現できないか——という構想から生まれました。

アーキテクチャ

12の専門エージェント

エージェントは大きく3つのグループに分かれています：

① 開発パイプライン（上流→下流）

Requirement（要件分析）
    ↓ 要件仕様書
Planner（実装計画）
    ↓ 実装プラン
Architect（アーキテクチャ設計）
    ↓ 設計書
Coder（コード生成）
    ↓ コード
Tester（テスト自動生成）
    ↓ テスト結果
Guardian（品質ゲート判定）
    ↓ 合格/不合格

② 品質保証・分析

エージェント	役割
Debugger	エラー修正・デバッグ
Mutation Tester	テストスイートの強度測定（ミューテーションテスト）
Postmortem	失敗分析・事後検証

③ ガバナンス・管理

エージェント	役割
Policy	ポリシー適用（コーディング規約等）
Constitutional Council	ガバナンス・意思決定
Knowledge Curator	ナレッジ管理

設計上の判断と理由

Q: なぜ12エージェントに分割したのか？

1つの巨大エージェントに全役割を担わせることも可能ですが、あえて分割した理由は：

責任の分離: 各エージェントが単一責任を持つことで、出力の品質が安定する
品質ゲート次の工程（例: 本番公開）に進んで良いかを判定する関門。テストが全部通っているか・コード検査で警告が出ていないか等を機械的にチェックし、不合格なら先に進めないようにするの客観性: Coderが書いたコードをGuardianが品質ゲートで判定できる（自分の書いたコードを自分で検証する問題を回避）
差し替え可能性: 各エージェントの背後にあるLLMを独立に変更できる（コスト最適化）

Q: なぜ2層の品質ゲートにしたのか？

Tier 1（静的解析）: カバレッジテストがコードのどれくらいの割合を確認できているかを表す数字（％）。80%なら、コードの8割が少なくとも1回はテストで実行されたことになる80%+ / Pylint 8.0+ / Mypy / Bandit → 機械的に検出できる問題は即座に弾く
Tier 2（動的テスト）: ミューテーションテスト → テストコードが「本当にバグを検出できるか」を検証する
理由: 静的解析だけでは「テストが形式的で実質的にバグを検出できない」問題を発見できないため

LLMルーティングタスクの内容に応じて、どのLLM（AIモデル）に処理させるかを振り分ける（ルーティング＝経路選択する）仕組み。品質とコストのバランスを取るのが目的（8プロバイダー）

Task → LLM Router → [品質ティア: GPT-5.5 / Sonnet 4.6 / Gemini 3.1 Pro]
                     [軽量ティア: Claude / 代替プロバイダー / DeepSeek / Moonshot]
                      ↕
                 Budget Manager（日次上限・フォールバック制御）

33種のタスクを自動分類し、最適なLLMにルーティングします。コード生成などの重要タスクは品質ティアLLM（AI）を能力と値段のランク（ティア＝階層）で分けて使い分けること。難しい仕事は高性能・高コストのモデルへ、簡単な仕事は低コストのモデルへ振り分けて、全体のコストを下げる、チャットや分類は軽量ティアに振り分け、月額コストを最適化しています。

面接で聞かれそうなポイント

「ミューテーションテストとは？」

通常のテストは「コードが正しく動くか」を検証します。ミューテーションテストは逆に「テストが本当にバグを見つけられるか」を検証します。

具体的には：

本体コードに意図的に小さなバグ（ミュータント）を注入する
テストを実行する
テストがバグを検出（kill）できればOK、見逃せばテストが不十分

例：if a > 0 を if a >= 0 に変えて、テストが失敗するか確認する。失敗しなければ a == 0 の境界値テストが漏れていることになります。

「Authority Runnerとは？」

変更の重要度に応じて、実行の自動化レベルを3段階に切り替える仕組みです：

レベル	名称	動作
1	HUMAN_CONTROLLED	人間の承認が必要
2	PARTIALLY_AUTONOMOUS	重要な変更のみ人間確認
3	FULLY_AUTONOMOUS	完全自動実行

技術スタック

PythonAI・データ分析の分野で最も使われるプログラミング言語（読み: パイソン）。AI関連の道具が最も豊富で、文法が読みやすいのが特徴 3.12 / FastAPIPythonでWeb API（他のプログラムから呼び出せる機能）を作るためのフレームワーク（骨組み部品のセット）。処理を待たせない「非同期」方式に対応して高速で、APIの説明書（OpenAPIドキュメント）を自動生成する / Gradio
pytest（5,000+テストケース）
GitHub Actions CI/CDコードの変更のたびに、自動でビルド・テスト・公開まで行う仕組み。CI＝継続的インテグレーション（自動テスト等）、CD＝継続的デリバリー（自動公開等）。人的ミスとチェック忘れを防ぐ
Apache 2.0 ライセンス

用語の平易な解説（専門用語を読み解く）

🤖 マルチエージェント（multi-agent）

一言で: 「複数のAIに役割を分担させて、一緒に1つの仕事を仕上げる仕組み」。

エージェント: 与えられた役割を自律的にこなすAIのこと。人間で言えば「担当者」
マルチエージェント: 担当者を複数用意し、それぞれ別の専門領域を担う仕組み。NexusCore では12人の担当（要件分析・設計・コード生成・テスト等）が協調
なぜ1つでなく複数か: 1人の担当に全役割を任せると視点が偏る。分割することで「書いた人とチェックする人が別」等の客観性が生まれる

🏗️ アーキテクチャ（architecture）

一言で: 「システム全体の構造設計・骨組み」。

建築でいう「設計図」に当たる。どの部品をどう組み合わせてシステムを作るかの全体構造
「アーキテクチャを設計する」＝「全体の骨組みを決める」という意味

🚪 品質ゲート（quality gate）

一言で: 「品質基準を満たすまで次の工程へ進めない、関所のような仕組み」。

ゲート（門）: 通過チェックのこと。「テストが通らないと公開できない」等の関所
NexusCore では2層（静的解析＋動的テスト）のゲートで、品質不足のコードを工程に進めない

🔍 静的解析（せいてきかいせき）・Pylint / Mypy / Bandit

一言で: 「コードを実行せずに、文字として読んで問題を見つける検査」。

静的解析: プログラムを動かさずにソースコードを検査する手法。「動的解析（実際に動かす）」の対義語
Pylint（ピーリント）: Pythonコードの書き方の規約違反を検出するツール
Mypy（エムワイピー）: 型ヒント変数や関数の入出力が「数値か文字列か」等の型であると予め宣言する書き方。書き間違いを実行前に機械が検出できるようになる（変数の種類）の矛盾を検出するツール
Bandit（バンディット）: セキュリティ上の危ない書き方を検出するツール
いずれもPython界隈でよく使われる「コード検査員」

📊 カバレッジ（coverage）

一言で: 「テストがコードのどれくらいの割合を網羅しているか、を示す数値」。

例:「カバレッジ80%」＝コードの8割はテストで通った、という意味。残り2割は未検証
高いほどバグが潜みにくいが、100%でも完璧ではない（網羅しても判定が不十分なことはある）

🔀 LLMルーティング（LLM routing）

一言で: 「タスクの内容に応じて、最適なAI（LLM）に振り分ける仕組み」。

LLM（大規模言語モデル）: ChatGPTやClaudeのような、文章を扱うAIの総称
ルーティング（振り分け）: 電話交換手が「お客様をどの窓口へつなぐか」決めるように、タスクをどのLLMへ回すか決めること
なぜ振り分けるか: 重要な仕事は高性能（高コスト）なLLMへ、簡単な仕事は軽量（低コスト）なLLMへ、と使い分けて全体コストを下げる

🔁 フォールバック（fallback）・ティア（tier）

一言で: 「メインが故障した時、自動で予備に切り替える仕組み」と「階層・ランク」。

フォールバック: 本命がダメな時に備えて予備へ退避すること。「予備系へ切り替え」
ティア: 階層・ランクのこと。「品質ティア（上位ランク）」「軽量ティア（下位ランク）」のようにランク分けして使う

🌐 FastAPIApplication Programming Interface（エーピーアイ）の略。あるプログラムの機能を、別のプログラムから呼び出せるようにした「窓口」。予約システムがLINE社の機能とやり取りするのもAPI経由（ファストエーピーアイ）・Gradio（グラディオ）

一言で: 「Webサービスを簡単に作るためのPython道具」。

FastAPI: Web API（他のプログラムから利用される機能）を高速に作る枠組み。非同期1つの処理の完了を待たずに、他の処理を同時に進める方式。ファストフードで注文を受けて番号で呼ぶイメージ。Webサーバーが多数の利用者を同時に捌く時に効く処理が得意
Gradio（グラディオ）: AIの機能をブラウザ画面から試せるようにするツール。「ボタンを押したらAIが答える」ような簡易画面を数行で作れる
非同期（ひどうき）処理: 「待ち時間に別の仕事を進める」仕組み。1つの作業が終わるまで他を待たせない

🔁 CIContinuous Integration（シーアイ・継続的インテグレーション）の略。コードを変更するたびに自動でテストとチェックを回し、壊れていないかを常に確認する仕組み/CD（シーアイスラシーディー）・pytest

一言で: 「更新のたびに自動でテスト・公開まで回す仕組み」と「テストを書く道具」。

CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）: コードを更新するたび自動でビルド・テスト・公開まで回す仕組み。GitHub Actions がその代表
pytest（パイテスト）: Pythonでテストコードを書くための定番道具。「この関数にこの入力を与えたらこの結果になるべき」を簡潔に書ける