Agent Rigor – AIコーディングアシスタントのドゥームループを防ぐ

Agent Rigor は、自律的なコーディングエージェントのために設計された構造化フレームワークであり、AIコーディングアシスタントがコーディング中に規律を欠く問題を解決します。AIエージェントが厳密な制御なしで動作すると、計画をスキップしていきなり実装に入ったり、一見正しそうだが実際には動作しないコードを書いたり、「ドゥームループ」—修正がさらなる修正を生む螺旋—に陥ったりします。さらに、セッション間で学んだことを忘れたり、一度に多くの指示を読み込んで「コンテキスト腐敗」を起こしたりします。

Agent Rigor は、強制的なプロトコル、検証ゲート、および言い訳防止策を通じてこれらの問題に対処します。中核となる理念は、各指示が検証可能なステップと終了基準を持つこと（実行可能なプロトコル）、AIに「正しそう」ではなく証拠を要求すること（実証的主権）、コードベースが既知の良好状態間で遷移し、壊れた状態は決してコミットしないこと（原子的状態遷移）、エージェントが規律を回避するための言い訳を事前に予想して反論すること（言い訳防止）です。

フレームワークは、コンテキストウィンドウの崩壊を防ぐために、段階的開示システムを採用し、3層のコンテキスト階層で構成されます。第1層はApex Kernel（SYSTEM_CORE.md）で、常にアクティブであり、ルーティングと不可侵のルールを提供します。第2層はPhase Directors（00_PHASE_DIRECTOR.md）で、フェーズに入る際にジャストインタイムで読み込まれます。第3層はSkill Protocols（skills/*.md）で、Directorから要求された場合にのみ読み込まれる深い実行ガイドラインです。

Agent Rigor は6つの運用フェーズを定義します：1）ミッション合成：要件と計画（要件抽出、戦略的分解）、2）実行エンジン：実装とテスト（収束的反復、状態チェックポイント）、3）検証マトリックス：品質とレビューゲート（五角監査、エントロピー低減）、4）認知永続性：記憶と知識（コンテキストライフサイクル、構造的マッピング）、5）インターフェースプロトコル：安全な環境相互作用（境界観察、意味的ナビゲーション）、6）適応プロトコル：免疫システム（再帰的自己修正、スコープ管理）。

クイックスタートは簡単です：プロジェクトルートでインストールスクリプト curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/MeherBhaskar/agent-rigor/main/install.sh | bash を実行し、エージェントに SYSTEM_CORE.md を読んでフェーズ1を開始するよう指示するだけです。Agent Rigor はプラットフォームに依存せず、Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、Aider など主要なエージェントとIDEをサポートしています。

このプロジェクトはGitHubでホストされており、現在2つのスターと0フォークで、純粋なMarkdownで書かれています。エージェントをよりスマートで規律正しくするためのコントリビューションを歓迎します。