Show HN: BoundFlow – AIエージェント向けオープンソースコントロールプレーン

BoundFlow は、長期実行されるステートフルな AI エージェントワークフロー向けのオープンソースコントロールプレーンです。無人実行時に必要なガードレール（1回の実行あたりのコスト上限、コストやループに基づく自動モデル切り替え、敏感な操作前の人間による承認ゲート、ツール呼び出し制限、リトライ、クールダウン、バージョン管理されたロールバック）を強制します。開発者はクリーンな非同期 SDK を使ってエージェントとワークフローを記述し、コントロールプレーンがスケジューリング、ディスパッチ、ガバナンスを担います。

他の多くのツールとは異なり、BoundFlow はエージェントを監視するだけでなく介入します。エージェント層では支出を制限し、途中でモデルを切り替えます。ワークフロー層ではリスクのあるステップに人間の承認を求めたり、クールダウン、ロールバック、一時停止を行います。ワークフロー全体を実行するため、エージェント単体ではなくワークフロー全体を認識します。

ガバナンスは3層構造です。ランタイムポリシー（1回の実行あたりのハードコスト上限）、エージェントライフサイクルポリシー（予算超過時にモデルをダウングレード）、ワークフローライフサイクルポリシー（連続失敗時に既知の正常バージョンに自動ロールバック）です。これらのポリシーはサーバー側で評価され、SDK 側で強制されます。毎回の呼び出しでコスト、トークン数、LLM 呼び出し回数、ツールごとの呼び出し数や失敗数などのメトリクスが収集されます。

アーキテクチャとして、BoundFlow バックエンドがコントロールプレーンとなり、セルフホストまたは BoundFlow Cloud で実行できます。ワーカーは gRPC 経由でバックエンドに接続し、自身の環境で Anthropic キーを使って実際のエージェントを実行します。バックエンドはスケジューリング、ディスパッチ、ガバナンス、監査を行いますが、キーや推論トラフィックには一切アクセスしません。バックエンドは1つのバイナリで3つのプロセスモード（サーバー、スケジューラー、ワーカー）で動作し、Postgres データベースを共有します。

SDK の使用例はシンプルです。ワークフローとエージェントを定義するだけで、コントロールプレーンが自動的にポリシーを適用します。さらに、LangChain を介して任意のツール呼び出し型チャットモデルを統合でき、LangGraph と組み合わせてルーティングを LangGraph に任せ、各ステップを BoundFlow でガバナンスすることも可能です。ワークフローはマルチステップでステートフルであり、人間の判断を待つために一時停止し、承認後に再開できます。

クイックスタートは数分で完了します。データベースのパスワード設定、バックエンドの起動、API キーのプロビジョニング、SDK のインストール、サンプルエージェントの実行です。可観測性は OpenTelemetry ネイティブで、Jaeger、Tempo、Langfuse などのバックエンドにエクスポートできます。また、すべての承認とポリシー決定のための永続的でクエリ可能な監査ログも提供されます。

BoundFlow は現在パブリックプレビュー段階（pre-1.0）です。エンジンは Go、モック LLM、実 LLM のテストスイートで検証されていますが、まだ外部ユーザーによる本番稼働は行われていません。API（gRPC protobuf を含む）は 1.0 より前に変更される可能性があります。早期導入者やデザインパートナーを募集しています。