Ad-hoc Autonomous Agent Discussion Environment via tmux, Aider, and Ollama
ThrumTerm（スラム・ターム）は、tmux、Aider、そしてOllamaを高度に融合させ、ローカル環境完結型で動作する自律型AIマルチエージェント・ディスカッション（合議・開発）環境です。
本プロジェクトは、自律AI合議システム CIP-Bridge からのスピンオフとして開発されました。
- 有機的集合知（The Thrum） 複数の自律エージェントがそれぞれのペインで同時に発言し、コードや設計の妥当性を激しく議論。単一のプロンプトやモデルでは到達できない、多角的な視点からの意思決定やコード生成を自動で導きます。
- 完全ローカル・プライバシー（OSS Clean） Ollamaをバックエンドに採用。一切の商用外部APIに依存せず、すべての推論・ログがローカルマシン（macOS / WSL2）内で完結するため、機密性の高いソースコードや設計資産の外部流出を完璧に防ぎ、クリーンなOSS開発プラクティスを担保します。
- CLIファーストな職人環境 ターミナルマルチプレクサであるtmuxのセッション・ペイン管理機構をエージェントの配置グリッドとして流用。カスタムスクリプトによるオーケストレーションの自動化と、人間による監視・いつでも割り込める介入性（Human-in-the-loop）を高次元で両立します。
| 日本語テーマ実行時 (Japanese Theme) | 英語テーマ実行時 (English Theme) |
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ThrumTermは、以下の強力なOSSミニマリズムスタックにより構築されています。
- tmux (舞台 / 空間管理) 各ペインに自律エージェントを閉じ込め、並列メッセージングとコンテキスト監視の空間提供。
- Aider (エージェント・コア) ターゲットに対するリサーチ、設計提案、コードの実装・リファクタリングを自律的に遂行するエージェント。
- Ollama (ローカルLLMエンジン) ネットワークから隔離された環境下で、高性能なオープン推論モデルを高速に駆動。
ThrumTermを実行するには、あらかじめ以下のツールがローカル環境にインストールされ、パスが通っている必要があります。
- tmux: セッション管理およびペイン分割制御に必須です。
- Aider (
aider-chat): コマンドラインAI開発エージェントツール。 - Ollama: ローカルLLM実行エンジン。（※外部の商用APIモデルを使用する場合は不要）
- Python 3.x: 制御スクリプト
bridge.pyの実行に必要です。
Important
AIモデルに関する注意事項
本リポジトリ（プロジェクトファイル群）には、推論用のAIモデル本体は含まれていません。
ローカル（Ollama）で実行する際は、ご自身のマシンスペック（CPU/GPUの性能や搭載メモリ容量）に合わせて、適切なAIモデルを事前に Ollama 経由で個別にダウンロード（ollama pull）していただく必要があります。
- 標準的な推奨環境 (メモリ 8GB以上):
llama3.1:8bなどの 8B クラスモデル（日本語能力と指示追従性のバランスが良く推奨されます） - 省リソース環境 (メモリ制限・CPUのみなど):
llama3.2:3bやqwen2.5:3bなどの軽量な 3B クラスモデル
各環境（macOS または WSL2/Linux）に応じて、必要なツールをインストールします。
# 1. tmux のインストール
$ brew install tmux
# 2. Aider のインストール
$ brew install aider # もしくは pip install aider-chat
# 3. Ollama のインストールと起動 (ローカル実行時のみ)
$ brew install ollama # もしくは公式サイトからダウンロードしてAppを起動
$ ollama serve & # コマンドラインから起動する場合。Appを起動した場合は不要です。
# 4. 実行環境に合わせたAIモデルの取得 (例: llama3.1:8b)
$ ollama pull llama3.1:8b# 1. tmux のインストール
$ sudo apt update && sudo apt install -y tmux
# 2. Aider のインストール
# (pipを利用します。必要に応じて python3-pip や python3-venv を導入してください)
$ sudo apt install -y python3-pip python3-venv
$ pip install aider-chat
# 3. Ollama のインストールとサービス起動 (ローカル実行時のみ)
$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
$ sudo systemctl start ollama # systemd対応環境の場合。もしくは ollama serve & でバックグラウンド起動
# 4. 実行環境に合わせたAIモデルの取得 (例: llama3.1:8b)
$ ollama pull llama3.1:8bリポジトリ直下で bridge.py を実行します。引数としてディスカッションのテーマ、モデル名、および実行するラリー数（往復回数）を指定できます。
# デフォルト（テーマ：「おにぎりをレンジで温める是非」、モデル：llama3.1:8b、ラリー数：3）で実行
$ ./bridge.py
# カスタムテーマ、モデル、ラリー数（例：5往復）を指定して実行
$ ./bridge.py "日本の経済が停滞している原因を考察" ollama_chat/llama3.1:8b 5実行すると、自動的に tmux の新規ウィンドウが分割され、各エージェント（技術イノベーターとシステムアナリスト）が自律逆転かつ交互にディスカッションを開始します。
指定したラリー数の対話がすべて終了すると、最後に LeaderAI がこれまでの議論ログをすべて読み込み、客観的な要約と最終結論を作成して discussion_log.md の末尾に自動追記 させた後にプログラムを正常終了します。
ThrumTermは、ローカルLLMの代わりに OpenAI や Anthropic、Google Gemini などの商用外部APIキーを使用して、より高性能なモデルでディスカッションを実行することも可能です。
Aider が必要とする環境変数（APIキー）を設定し、対応するモデル識別子を指定して bridge.py を起動します。
1. APIキーの設定 (環境変数のエクスポート)
ご使用になりたいプロバイダーの環境変数をエクスポートしてください。
# OpenAI を使用する場合
$ export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
# Anthropic (Claude) を使用する場合
$ export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
# Google Gemini を使用する場合
$ export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"2. 商用モデルを指定した実行
モデル名の指定に openai/, anthropic/, gemini/ 等の適切なプロバイダープレフィックスを付与して実行します。
# OpenAI GPT-4o で実行する場合
$ ./bridge.py "日本の経済が停滞している原因を考察" openai/gpt-4o
# Anthropic Claude 3.5 Sonnet で実行する場合
$ ./bridge.py "日本の経済が停滞している原因を考察" anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022
# Google Gemini 1.5 Pro で実行する場合
$ ./bridge.py "日本の経済が停滞している原因を考察" gemini/gemini-1.5-pro議論の軌跡は、リアルタイムにリポジトリ直下の discussion_log.md に追記されていきます。
また、デバッグや動作確認用に、LLMとの生対話ログが sandbox/LeaderAI/.aider.llm.history および sandbox/WorkerAI/.aider.llm.history に自動的に書き出されます。
ThrumTerm/
├── bridge.py # オーケストレーション制御スクリプト
├── agent_configs/ # 各AIエージェントのキャラクター・役割定義
│ ├── persona_a.txt # LeaderAI用ペルソナ（日本語版）
│ ├── manifest_a.txt # LeaderAI用マニフェスト（日本語版）
│ ├── persona_a_en.txt # LeaderAI用ペルソナ（英語版）
│ ├── manifest_a_en.txt # LeaderAI用マニフェスト（英語版）
│ ├── persona_b.txt # WorkerAI用ペルソナ（日本語版）
│ ├── manifest_b.txt # WorkerAI用マニフェスト（日本語版）
│ ├── persona_b_en.txt # WorkerAI用ペルソナ（英語版）
│ └── manifest_b_en.txt # WorkerAI用マニフェスト（英語版）
├── docs/ # ドキュメント資産
│ └── assets/ # スクリーンショット画像等のアセット
│ ├── screenshot_jp.png # 日本語実行時の画面イメージ
│ └── screenshot_en.png # 英語実行時の画面イメージ
├── sandbox/ # Aiderが作業を行う隔離された一時環境（Git管理除外）
│ ├── LeaderAI/
│ │ └── AGENTS.md # Aiderが実行時に自動ロードする役割・行動規約
│ └── WorkerAI/
│ └── AGENTS.md # Aiderが実行時に自動ロードする役割・行動規約
└── discussion_log.md # ディスカッションの成果物ログ（Git管理除外）