ランタイムに依存しないAIエージェントワークフロー仕様（LangGraph/Mastra）へのフィードバック

itsharnessは、AIエージェントワークフローのためのオープンソースフレームワークであり、高レベルの抽象化と低レベルのテンプレートの間のギャップを埋めることを目的としています。ビジュアルキャンバス、ランタイムに依存しない仕様、アダプター、および可観測性サポートを含む完全なツールセットを提供し、開発者が効率的にAIエージェントを構築、実行、デバッグできるようにします。

中核となるのは、ランタイムに依存しないJSON仕様（現在のバージョン0.2.0）で、ワークフローのノード、エッジ、状態スキーマを記述します。開発者はキャンバス上で14種類のノードタイプ（input、output、llm_call、tool_invoke、condition、parallel_fork、parallel_join、hitl_breakpoint、memory_read、memory_write、subgraph、transform、agent_role、agent_debate）をドラッグ＆ドロップしてフローを設計できます。各エッジにはラベルとコンテキストソースを設定でき、CrewAIなどのフレームワークに適応できます。

キャンバスはリアルタイム検証をサポートしており、Zodスキーマ検証とクロスリファレンス検証（エッジターゲット、ストアID、エージェント参照など）が含まれます。検証エラーは問題パネルに表示され、問題のあるノードにクリックして移動できます。キャンバスは自動レイアウト、アンドゥ/リドゥ、キーボードショートカット、永続ストレージ（localStorage）とライブラリ管理も提供します。

仕様はアダプターを介してさまざまなフレームワークの実行可能コードにコンパイルできます。プロジェクトはLangGraph（Python、フェーズ1）、CrewAI（Python、フェーズ3）、Mastra（TypeScript、フェーズ3）、Microsoft Agent Framework（C#/Python、フェーズ4）をサポートする予定です。さらに、A2Aプロトコルとの統合も計画されており、他のA2A互換ランタイムとの相互運用性を実現します。A2Aプロトコルにより、デプロイされたフローはREST、MCPツール、A2Aエージェントとして同時に公開され、外部のA2Aエージェント（Google ADK、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDKなど）を新しいアダプターを書かずにキャンバスノードとして呼び出すことができます。

現在、プロジェクトはフェーズ1にあり、キャンバス機能は完了していますが、LangGraphアダプターはスタブのままで、RFCがクローズされた後に実際のコード生成が実装される予定です。プロジェクトには5つのリファレンスフロー（RAGエージェント、コンテンツモデレーション、並列リスク評価など）が含まれており、それぞれ異なるアダプターをターゲットにし、すべて検証済みです。

長期的な目標には、可観測性統合（Langfuse）、HITL一時停止/再開UI、LiteLLMゲートウェイ、フローバージョン管理、A2Aプロトコル起動が含まれます。このプロジェクトはApache 2.0ライセンスのもとで公開されており、コミュニティからのコントリビューションを歓迎しています。