前回の投稿へのフォローアップで、コメント欄の上位の質問への回答です。飛び込んでくれた皆さんに感謝します。
群を抜いて最も多かったのは「2つのエージェントが同時に同じファイルへ書き込んだらどうなるのか？」でした。よくある、共有ファイルシステム構成で最初に誰もが気にする質問です。正直な答え：ほとんど起きません。
なぜなら、フレームワークが起きにくくしているからです。
4つの要素で状態がきれいに保たれます：
最初に計画します。マルチエージェントのタスクはすべて、どのファイルにも触れる前にフロープランのテンプレートを通ります。このプランは
ファイルとフェーズを割り当て、デフォルトでエージェント同士が衝突しないようにします。興味があればこちらのテンプレート：
github.com/AIOSAI/AIPass/tree/main/src/aipass/flow/templates
ディスパッチのブロッカー。エージェントは同時に2か所に存在できません。もし5人の送信者が、同じ
ことについて同じエージェントにメールを送っても、5つのコピーを生成せずにキューに積むだけです。「5人のエージェントが同じバグを直そうとして地獄を見る」みたいなことは起きません。
Git flow。エージェントは自分の作業をマージしません。ローカルではmainに対して機能を構築し、PRを提出し、実際にマージするのは
オーケストレーターだけです。エージェントがPRを書いている間、リポジトリ全体のgitブロックが設定され、完了するまで解除されません。
状態ファイルはmarkdownではなくJSONで。markdownだと、時間の経過とともにエージェントがそれぞれ独自の形式に
ズレていきます。JSONは構造を保ちます。`cat .trinity/local.json` を実行すれば、任意の時点でエージェントが何を考えているかを正確に確認できます。
最初に計画します。マルチエージェントのタスクはすべて、どのファイルにも触れる前にフロープランのテンプレートを通ります。このプランは
ファイルとフェーズを割り当て、デフォルトでエージェント同士が衝突しないようにします。興味があればこちらのテンプレート：
github.com/AIOSAI/AIPass/tree/main/src/aipass/flow/templates
次に多かった質問： 「リモートモデルを使うローカルなフレームワークって、意味がないのでは？」というものです。ローカルとは、
オーケストレーションがローカルである、ということです。エージェント、メモリ、ファイル、メッセージングはすべてあなたのマシン上です。入れ替えるのは、あなたがプラグインする
脳（モデル）です。
それに、APIキーは不要です。AIPassは、各CLIを正式なサブプロセスとして呼び出すことで、既存のClaude Pro/Max、Codex、またはGemini CLIのサブスクリプションで
動作します。トークンの抜き取りも、プロキシも、怪しいことは何もありません。あるいは
ローカルモデルを指すこともできます。あるいはそれらを混ぜることも。
特定のベンダーに縛られることもなく、すでに加入しているサブに加えてAPIクレジットを追加で払う必要もありません。
スケール面について：私は30エージェントを同時に動かしてもクラッシュせず、さらに各エージェントに40のサブエージェントを付けたケースでCPU使用率は約80%でしたが
ときどきスパイクはありました。ボトルネックはフレームワークではなく計算資源です。1000を試したい気持ちはありますが、そこに到達する前に私のマシンが泣くでしょう。誰か試してみたいなら、何が壊れたか教えてください。
今週出荷したもの：イベント自動化のための新しいウォッチドッグモジュール（5ハンドラー、100+テスト）、コミットに漏れていたgit PRロックファイルのリークを修正
したことに加えて、いくつかの品質チェックャーの修正です。
開始して約6週間。ソロ開発で、すべてのPRは人間＋AIのコラボです。
pip install aipass
https://github.com/AIOSAI/AIPass
質問をどんどん投げてください。それがこの投稿を書くきっかけになったので。
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