Multicaで30個のミニプロジェクトをAIエージェント運用して見えてきたこと

1. Multicaで30個のミニプロジェクトを AIエージェント運用して見えてきたこと 河野 英資（Eisuke Kawano）
2. 自己紹介 河野 英資 Eisuke Kawano フリーランスのRobloxクリエイターとして、ゲームの企画と実装をして います。 最近は、Pi Coding Agent向けの小さな拡張機能を作ること にハマっています。
3. 多数OSS運用の出発点 参考 — Peter Steinberger氏の並列OSS 運用 対象 — 小さく作れてnpmへ公開しやすい Pi拡張 公開 — 自分以外の利用者がいる状態で運 用 利用の手応え — 39 packages・直近30 日3万DL 実際に取得されるOSSを、継続して運用し ます。
4. 約30個のOSSをMulticaで見渡す 問題 — 実装より「今どこか」の確認が重 くなった 担当 — どのagentが、どのIssueを持って いるか 実行状況 — AIが待機中・作業中・完了の どこにあるか 停止 — 止まった理由、次に動くagentま たは人間 多数agentの現在地を、同じ場所で見られ ます。
5. 安価なmodelで止まらない運用 強いmodel — 1人のagentへ広い仕事を任せても進められる 個人開発 — 最上位modelを常用すると費用が続かない 安価なmodel — taskが終わらず、agentが実行中のまま残った 方針 — 迷いにくく、別agentが再開できる構造へ変える まず、agentの選択肢を順番に減らします。
6. 設計1：agentに渡す道具を最小限にする Pi Agent 標準 — built-in toolsは7つだけ 許可 — 今回必要なツールだけに絞る 追加 — 必要なときだけ拡張機能で足す 効果 — agentが選べる操作を減らす 最初から、agentが選べる道具を減らしま す。 小さく始めて、必要な道具だけ足す ＋ read bash edit grep find ls 必要なときだけ拡張機能で追加 write
7. 設計2：触る範囲とやることも絞る Pi Agent 作業 — 1回に渡すIssueは1件だけ 対象 — 触ってよいファイル・フォルダを 決める 変更 — 今回やることを1つに絞る 境界 — 完了条件と、触らない範囲を決め る 範囲を絞った Issue 狭い道具箱に、狭い仕事だけを渡します。 対象ファイル 道具を絞り、作業を1件だけ → 道具を絞ったPi → 完了条件を満たす 変更 変更は1つ 触らない範囲
8. 設計3：定型判断をスクリプトへ 入力 — 未着手Issue、AIが処理中の仕事、review中の件数 停止 — { decision: "stop", reason: "実行中の仕事あり" } 続行 — { decision: "continue", issue_id: "..." } AI — スクリプトで決められない例外だけ判断 定型判断はスクリプトへ。AIは例外だけ考えます。
9. 設計4：状態と証拠を共有記録へ 1. 状態 — 担当、AIの実行状況、変更提案、 停止理由 2. 次の一手 — 現在地から必要な行動を1つ 返す 3. 自動検証 — test・lint・型検査の結果 4. 人間確認 — 操作手順・期待結果・注意点 別agentでも、同じ現在地から再開できま す。
10. Multicaは現在地、Obsidianは記憶 Multica — 人間が担当・状態・停止理 由・次の一手を一覧する Obsidian（メモや設計文書を蓄積する記 録ツール） — AIが背景と判断を読み直す 再利用 — 蓄積したログを、運用改善や次 のプロダクト案へつなげる 優先順位 — 現在の状態はMultica、背景 と設計判断はObsidianの正本文書 人間は現在地を見て、AIは記憶を次の改善へ つなげます。
11. AIに考えさせない設計 1. スクリプト — 集める・絞る・重複を除く 2. AI — 曖昧な判断・調査・実装を行う 3. Multica — 人間が現在地を見渡す 4. Obsidian — AIが背景・判断・学びを読み直す 強いAIへ全部任せるより、AIが迷わない部分を増やす。
12. ご清聴ありがとうございました！