Conductor：マルチエージェントAIワークフローのための決定論的オーケストレーション

Conductor は、Microsoft が MIT ライセンスで公開しているオープンソースの CLI ツールで、マルチエージェント AI ワークフローにおけるオーケストレーション問題を解決するために設計されました。多くのフレームワークが LLM に依存してエージェントの呼び出しを動的に計画するのに対し、Conductor は YAML ファイルでワークフロー構造を宣言的に定義し、エージェント間のルーティングは決定論的に行われ、トークンを消費しません。この設計は、コードレビューパイプライン、研究合成タスク、計画実装ループなど、既知の構造を持つ反復的なワークフローに特に適しています。

ワークフローは YAML で定義され、エージェント、プロンプト、モデル、入力、出力、ルーティングロジックを宣言します。ルーティングは Jinja2 テンプレートと式評価に基づき、最初に一致した条件が適用されます。この宣言的アプローチにより、ワークフローはバージョン管理、差分確認、レビューが可能になり、Infrastructure as Code や CI/CD パイプラインと同様の扱いを受けます。

Conductor は複数の AI プロバイダとモデルの混在をサポートし、エージェントごとに独立して指定できます。例えば、分類タスクに Claude Haiku、研究タスクに GPT-5.2、複雑な推論に Claude Opus を使用できます。エージェント間のセッションは分離され、コンテキストの受け渡しは明示的に制御され、3 つのモード（累積、直前のみ、明示的指定）があります。

並列実行は静的並列グループと動的 for each グループをサポートし、失敗モード（fast fail、continue on error、all or nothing）を設定可能です。スクリプトステップでは LLM を呼び出さずにシェルコマンドを直接実行でき、テストや lint などに利用できます。人間によるゲートステップはワークフローを一時停止し、ターミナルまたは Web ダッシュボードでオプションを表示し、応答に基づいてルーティングします。

Web ダッシュボードは実行フローを可視化し、DAG グラフ、各エージェントのプロンプト、トークン使用量、コスト、出力を表示します。安全対策として、最大反復制限、タイムアウト、ドライラン、ワークフロー検証機能があります。さらに、MCP サーバーによるツールアクセス、プラグインとワークフローレジストリによる再利用可能なスキルの共有をサポートします。

Conductor チームは開発からいくつかの教訓を得ました：決定論は柔軟性より優れる；エージェント分離はデバッグに役立つ；Pub/Sub イベントシステムは実行とプレゼンテーションを疎結合にする；YAML は適切な抽象化レベルである。

Conductor は macOS、Linux、Windows で動作し、簡単にインストールでき、自己更新をサポートします。テストスイート、コードチェックツールが付属し、コミュニティからのコントリビューションを積極的に受け入れています。使用方法は単一実行、可視化実行など、Python 3.12+ と GitHub Copilot または Anthropic Claude のアカウントが必要です。