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ぜひ試してみてください！ README を読んで、AgentiLoop を動かすまでにどれくらい時間がかかるか確かめてみてください。問題があればお知らせください。皆さんのフィードバックをお待ちしています。
おまけ: Rust 版もあります: AgentiLoopCLI → https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopCLI
両方試して、どちらが優れているか教えてください: Go か Rust か？ 🐹 vs 🦀
気に入っていただけましたか？ AgentiLoop を高速かつクロスプラットフォームに保つためにご支援ください。GitHub Sponsors → AgentiLoop でスポンサーになれます。プランと特典はスポンサーシップガイドに載っています。
AgentiLoop は、Claude Code と同じ発想でターミナル上で動く AI コーディングエージェントです。やりたいことを普通の言葉で伝えるだけです。エージェントがファイルを読み、コードを編集し、コマンドを実行して作業を進めます。何かを変更する前には、必ずあなたの許可を求めます。
Go で書かれていて、macOS、Linux、Windows で動作します。AgentiLoopCLI (Rust) の Go 版の双子です: 機能も、オプションも、設定・セッション・MCP のファイルも同じなので、両者を自由に行き来できます。Claude (Anthropic)、OpenAI、Ollama や LM Studio 経由のローカルモデル、そして Apple Silicon 上の oMLX に対応しています。
AgentiLoop Agent! で作られました。私たちの自慢の子です。macOS、Linux、Windows 向けのビルド済みバイナリは Releases ページにあります。Go を使ってソースからコンパイルすることもできます。
手動で設定するものは何もありません。agentiloop を初めて実行すると、組み込みのセットアップウィザードが自動的に起動します。使いたいプロバイダー (Claude、OpenAI、Ollama / LM Studio、または oMLX) を尋ね、API キーを受け取り (入力は隠されます)、キーが動くことを確認し、モデルを選ばせてから、すべてを ~/.agentiloop に保存します。所要時間は 1 分ほどで、設定ファイルも export 行も不要です。
agentiloop --setup でいつでも再実行できます (フルスクリーン版にするには --tui を追加するか、セッション中に /setup と入力します)。agentiloop --reset はすべてを忘れて初期状態からやり直します。コマンドラインのプログラムをインストールしたことがありませんか？ 下のはじめての方へを、順番どおりに進めてください。
Rust も Go もコンパイルも不要です。ファイルを 1 つダウンロードし、API キーを設定すれば、すぐにチャットを始められます。手順どおりに進めてください。
まず、どのファイルが必要かを確認します:
| お使いのコンピューター | ダウンロードするファイル |
|---|---|
| Apple Silicon 搭載の Mac (M1、M2、M3、M4…) | agentiloop-macos-arm64.tar.gz |
| Intel チップ搭載の Mac | agentiloop-macos-x86_64.tar.gz |
| Linux、64 ビット PC | agentiloop-linux-x86_64.tar.gz |
| ARM 上の Linux (Raspberry Pi 4/5、ARM サーバー) | agentiloop-linux-arm64.tar.gz |
| Windows 10/11 | agentiloop-windows-x86_64.zip |
わからない場合は、Mac または Linux で uname -m を実行してください。arm64 または aarch64 なら arm64、x86_64 なら x86_64 です。
macOS と Linux。 ターミナルを開いて、次の行を貼り付けます。この例は Apple Silicon 用のファイルを使っているので、お使いの環境が違う場合は最初の 3 行の macos-arm64 を書き換えてください:
curl -LO https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopGo/releases/download/v0.0.7/agentiloop-macos-arm64.tar.gz
tar xzf agentiloop-macos-arm64.tar.gz
mkdir -p ~/.local/bin && mv agentiloop-macos-arm64/agentiloop ~/.local/bin/これでプログラムがホームディレクトリ内のフォルダー ~/.local/bin に置かれます。ステップ 3 のセットアップウィザードが、ターミナルがそこを探すように設定することを提案してくれます。
Windows。 PowerShell を開き (スタートメニュー → 「PowerShell」と入力)、次を貼り付けます:
Invoke-WebRequest https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopGo/releases/download/v0.0.7/agentiloop-windows-x86_64.zip -OutFile agentiloop.zip
Expand-Archive agentiloop.zip -DestinationPath $HOME\agentiloop -Force
$p = [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", "$p;$HOME\agentiloop\agentiloop-windows-x86_64", "User")最後の 2 行で AgentiLoop を PATH に追加します。変更を反映させるため、PowerShell を閉じて新しいウィンドウを開いてください。
AgentiLoop はエージェントです。「頭脳」となるのは、接続する AI モデルです。1 つ選んでください:
| 選択肢 | 入手先 | 料金 |
|---|---|---|
| Claude (おすすめ) | console.anthropic.com → Create Key。sk-ant- で始まります |
従量課金 |
| OpenAI | platform.openai.com/api-keys。sk- で始まります |
従量課金 |
| Ollama (自分のコンピューターで動作) | ollama.com からインストールし、ollama pull qwen2.5-coder を実行します |
無料、キー不要 |
キーを安全な場所にコピーしておきましょう。次のステップで貼り付けます。
ファイルを編集したり、export コマンドを入力したりする必要はありません。AgentiLoop には組み込みのセットアップウィザードがあり、いくつか質問したうえでキーを保存してくれます。
~/.local/bin はまだ PATH に入っていないので、今回だけはフルパスで起動します (Windows ではステップ 1 で PATH がすでに設定済みなので、agentiloop と入力するだけです):
~/.local/bin/agentiloop初回、まだキーが設定されていないときは、ウィザードが自動的に起動します。所要時間は 1 分ほどで、次の 5 つを尋ねます:
- どのプロバイダーか — Claude、OpenAI、ローカルの OpenAI 互換サーバー (Ollama、LM Studio、…)、または oMLX。番号を入力します。
- API キー — 入力は隠され、画面には何も表示されません。ローカルサーバーでは通常不要です。同じ Mac 上の oMLX の場合、ウィザードは oMLX 自身の設定からキーを読み込むので、そもそも尋ねられません。
- 接続確認 — ウィザードはその場でプロバイダーと通信します。キーが間違っていればそう伝えて、再入力を促します。うまくいくまで何も保存されません。
- どのモデルか — プロバイダーが返した一覧から 1 つ選ぶか、Enter を押してデフォルトにします。後から
/modelでいつでも変更できます。 - キーの保存先 — Enter を押してデフォルトの
~/.agentiloop/envにします。これは AgentiLoop だけが読むプライベートなファイルです。(キーをシェルや macOS のキーチェーンにも置きたい人向けの他の選択肢は、クイックスタートの上級者向け: キーを手動で設定するで説明します。)
最後に、ウィザードは ~/.local/bin が PATH に入っていないことに気づき、追加するかどうか尋ねます。Enter (はい) を押してください。その後 All set と表示され、プロンプトに入ります。通常のターミナルで Claude を選び、デフォルトを受け入れた場合の一連の流れはこうなります (モデルの一覧はお使いの環境によって異なります):
$ ~/.local/bin/agentiloop
Welcome to AgentiLoop! Let's set things up (about a minute).
Settings are kept in /Users/you/.agentiloop. Run `agentiloop --setup` or `/setup` to redo this, `agentiloop --reset` to start over.
Which model provider do you want to use?
1 Claude (Anthropic) — API key from console.anthropic.com
2 OpenAI — API key from platform.openai.com
3 Ollama, LM Studio or another OpenAI-compatible server (local, usually no key)
4 oMLX (local Apple Silicon server; reads ~/.omlx/settings.json)
Provider [1-4, default 1]: 1
Anthropic API key (starts with sk-ant-, input hidden):
Checking the connection…
Connected (8 model(s) available).
Pick a model (change it any time with /model):
1 claude-sonnet-5 (default)
2 claude-…
3 claude-…
…
Model [1-8, an id, or Enter for claude-sonnet-5]:
Where should the credential be saved?
1 /Users/you/.agentiloop/env (recommended; only agentiloop reads it, file mode 600)
2 Also add it to /Users/you/.zshrc so other tools in your terminal see it
3 macOS Keychain, with a line in /Users/you/.zshrc that reads it (nothing stored in plain text)
Save to [1-3, default 1]:
saved to /Users/you/.agentiloop/env
`/Users/you/.local/bin` is not on your PATH, so `agentiloop` only works with its full path.
Add it to PATH in /Users/you/.zshrc? [Y/n]
updated /Users/you/.zshrc (between `# >>> agentiloop >>>` and `# <<< agentiloop <<<`); it applies to new terminals
All set: anthropic / claude-sonnet-5. Type a request at the prompt, /help for commands, /exit to leave.
ここでそのままチャットを始めてもいいですし、/exit と入力してステップ 4 に進んでもかまいません。以降は agentiloop と入力するだけで、そのままプロンプトが開きます。
Claude では、通常の API キー (sk-ant-api…) と Claude Code のトークン (sk-ant-oat01-…、claude setup-token で取得できます) のどちらでも貼り付けられます。AgentiLoop がどちらの種類かを自動で判別します。3 (Ollama、LM Studio、…) を選んだ場合、ウィザードはサーバーの URL も尋ね、デフォルトとして http://localhost:11434/v1 を提示するので、ローカルの Ollama なら Enter を押すだけです。
同じウィザードをフルスクリーンで。 ウィザードは使っているインターフェースの中で動きます。--tui を付けて起動すると、同じ質問がフルスクリーン画面の中に表示され、終わるとそのままプロンプトに入っています:
いつでも再実行・やり直しできます:
agentiloop --setup # 通常のターミナルでウィザード
agentiloop --setup --tui # フルスクリーン TUI の中でウィザード (スクリーンショットのように)
/setup # 実行中のセッションの中から (REPL でも TUI でも)
agentiloop --reset # すべてを忘れて初期状態からやり直す🔒 キーは秘密にしてください。
~/.agentiloop/envはあなただけが読めるファイルです。キーをチャットに貼り付けたり、git にコミットしたりしないでください。Mac では、「Where should the credential be saved?」の質問で 3 を選ぶと代わりにキーチェーンに保存されるので、平文でディスクに置かれることはありません。
環境変数を使ってキーを自分で管理したいですか？ それも可能ですが、上級者向けの方法です。クイックスタートの上級者向け: キーを手動で設定するを参照してください。
ウィザードによる PATH の変更を反映させるため、新しいターミナルウィンドウを開いてください (Windows では新しい PowerShell ウィンドウ)。そのうえで:
agentiloop --versionagentiloop 0.0.7 と表示されるはずです。次に、オプションなしで実行します:
agentiloopそのままプロンプトが開くはずです。代わりにウィザードがもう一度起動した場合は、キーが保存されていません。ステップ 3 をもう一度やり直してください。
プロジェクトフォルダーに移動して、フルスクリーンのインターフェースを起動します:
まずは新しい空のテスト用フォルダーで、安心して試してみましょう。実際のプロジェクトで使うときは、代わりに cd でそのプロジェクトのフォルダーに移動してください（例：cd ~/code/my-app）。
mkdir -p ~/agentiloop-test
cd ~/agentiloop-test
agentiloop --tuiOllama を使っていますか？ ウィザードがサーバーと選んだモデルをすでに記憶しています。pull 済みの別のモデルに切り替えるには、セッション中に /model と入力してください。
あとは、やりたいことを普通の言葉で入力して Enter を押すだけです。最初に試すのにおすすめのプロンプト:
このプロジェクトが何をするのか説明して
src 内のファイルを一覧にして、どれがエントリーポイントか教えて
TODO コメントを探して要約して
コマンドラインパーサーに --verbose フラグを追加して
テストを実行して、失敗したものを修正して
このプロジェクトの README.md を作成して
エージェントはファイルを変更したりコマンドを実行したりする前に、あなたに確認します。y で許可、n で拒否、a でそのセッション中はそのツールを常に許可、Esc でそのステップをスキップします。終了するには Ctrl-C を押します。次回からは、agentiloop とだけ入力すれば同じ設定で起動し、前回の会話の続きから始まります。
チャットなしで答えを 1 つだけ知りたいですか？ 質問を引数として渡してください:
agentiloop "explain what this project does"エージェントは 10 個の組み込みツールを使って作業します。自分でツールを呼び出す必要はありません。目的を伝えれば、エージェントがツールを選びます:
| ツール | 機能 | 事前に確認？ |
|---|---|---|
read_file |
ファイルを読み込みます (行番号付き) | いいえ |
list_dir |
フォルダー内のファイルを一覧表示します | いいえ |
glob |
名前のパターンでファイルを検索します (*.rs, src/**/*.go) |
いいえ |
grep |
正規表現でファイルの中身を検索します | いいえ |
web_fetch |
Web ページや API の応答をプレーンテキストで取得します | はい |
todo_write |
複数ステップの作業用に、モデル自身のチェックリストを管理します | いいえ |
write_file |
新しいファイルを作成するか、既存のファイルを上書きします | はい |
edit_file |
ファイル内の特定のテキストを正確に書き換えます | はい |
bash |
テスト、ビルド、git などのシェルコマンドを実行します (Mac/Linux では sh -c、Windows では cmd /C) |
はい |
task |
自己完結した作業 (探索、調査) のために、空の会話でサブエージェントを起動し、その答えだけを持ち帰ります。同じツールを持ち、同じように確認します。サブエージェント自身はさらにサブエージェントを起動できません | いいえ (サブエージェントのツール呼び出しは通常どおり確認します) |
Web 検索、データベース、GitHub など、もっとツールが欲しいですか？ MCP サーバーを追加してください。MCP でツールを追加するを参照してください。
agentiloop --help ですべてのオプションが表示されます:
$ agentiloop --help
AgentiLoop — a cross-platform agentic coding loop for your terminal.
Usage: agentiloop [OPTIONS] [PROMPT]...
Arguments:
[PROMPT]... One-shot prompt. If omitted, starts an interactive REPL. A lone `-` in it is replaced by
what is piped on stdin: git diff | agentiloop "review this" -
Options:
-p, --provider PROVIDER Model backend (PROVIDER): anthropic, openai (OpenAI-compatible: OpenAI, Ollama,
LM Studio, Groq, OpenRouter, … via OPENAI_BASE_URL), omlx (local
oMLX server, http://localhost:8000/v1), or codex (ChatGPT plan via
`codex login`). Defaults to the last one used, then auto-detected from
which credentials are set. [env: AGENTILOOP_PROVIDER]
-m, --model MODEL MODEL id to use. Defaults to the last model used with this provider
(~/.agentiloop/settings.json), then the provider's default. [env: AGENTILOOP_MODEL]
--yes Skip all permission prompts (dangerous; intended for CI). Never remembered. [env: AGENTILOOP_YES]
--max-turns N Max provider round-trips (N) per prompt [default: last used, then 50]
--max-retries N Retries (N) of a provider call that fails transiently (rate limit, overloaded, 5xx,
dropped connection) before the error is reported; 0 = never retry. [env: AGENTILOOP_MAX_RETRIES] (default 3)
--compact-at TOKENS Summarize the conversation once a request reaches this many input TOKENS (0 = never)
[default: last used, then 80% of the model's context window] [env: AGENTILOOP_COMPACT_AT]
-C, --cwd DIR Working directory (DIR) the agent operates in (defaults to cwd)
-r, --resume ID Resume a saved session by ID (see /sessions)
-c, --continue Resume the most recent session for this working directory
(the default for interactive launches; kept for scripts)
--new Start a new session instead of continuing the last one in this directory
--tui Full-screen terminal UI instead of the line REPL. Remembered. [env: AGENTILOOP_TUI]
--no-tui Use the line REPL even if the TUI was used last time
--no-mcp Don't start MCP servers from ~/.agentiloop/mcp.json / ./.mcp.json. [env: AGENTILOOP_NO_MCP]
--setup Run the first-time setup wizard (provider, key, model). Runs by itself on a
machine with no credentials and no ~/.agentiloop.
--reset Back to brand new: delete ~/.agentiloop (settings, env, history, sessions,
mcp.json), the agentiloop block in your shell profile and Keychain items the
wizard created. Asks first unless --yes.
--allow-tool NAME Run this tool without asking (repeatable or comma-separated; NAME* matches a prefix, e.g. mcp_*)
--deny-tool NAME Never run this tool NAME; the model is told it was denied (same name rules). Beats --allow-tool and --yes
--plan Plan mode: tools that change something (write_file, edit_file, bash, task, mutating MCP
tools) are switched off and the model is asked for a plan instead. Toggle with /plan. [env: AGENTILOOP_PLAN]
--append-system-prompt TEXT Extra TEXT added to the end of the system prompt for this run (never saved). [env: AGENTILOOP_APPEND_SYSTEM_PROMPT]
--json One-shot only: print the answer as one JSON object on stdout (result, is_error, session_id,
provider, model, usage) instead of streaming text. Tool activity still goes to stderr.
--stream-json One-shot only: print every event as one JSON object per line on stdout as it happens
(text_delta, text, tool_call, tool_result, turn, compacted, retry, done), then the same result
object as --json with "type": "result". Nothing else is printed.
-h, --help Print help
-V, --version Print version
セッション中に /help と入力すると、チャットコマンド (/model、/sessions、/resume、/clear、/compact、/mcp、/exit) が表示されます。詳しいリファレンスはすべてのオプションとチャット内のコマンドにあります。
| 表示される内容 | 解決策 |
|---|---|
command not found: agentiloop |
~/.local/bin が PATH に入っていません。まず新しいターミナルウィンドウを開いてください。それでも直らなければ ~/.local/bin/agentiloop --setup を実行し、PATH に追加するか聞かれたら「はい」と答えてください。Windows では、新しい PowerShell ウィンドウを開いてください |
Error: no provider credentials found |
キーが保存されていません。agentiloop --setup を実行し (ステップ 3)、ステップ 4 で確認してください |
| macOS: "agentiloop" cannot be opened / unidentified developer | curl ではなくブラウザーでダウンロードした場合に起こります。xattr -d com.apple.quarantine ~/.local/bin/agentiloop を実行してください |
| Windows: Windows protected your PC | More info → Run anyway をクリックしてください |
401 / invalid x-api-key / 認証エラー |
キーが間違っているか、スペースや引用符が混ざった状態で貼り付けられています。もう一度コピーして、agentiloop --setup を実行して入力し直してください |
| Ollama: model not found | ollama list を実行して、正確な名前を -m で渡してください |
| 古いモデルやプロバイダーが使われ続ける | 前回の選択を記憶しているためです。-p / -m を渡して変更するか、agentiloop --reset を実行して最初からやり直してください |
それでも解決しない場合は、Issue を作成して、実行したコマンドとエラーを貼り付けてください。私たちがお手伝いします。
3 つのステップです: インストールして、モデルを設定して、実行します。
ダウンロード: Releases からお使いのプラットフォーム用のアーカイブを入手して展開し、agentiloop (Windows では agentiloop.exe) を PATH の通った場所に置きます。
またはビルド: Go (1.25 以降) をまだ持っていない場合は、go.dev/dl からインストールしてください。その後:
go install github.com/AgentiLoop/AgentiLoopGo/cmd/agentiloop@latestまたは、クローンしたリポジトリから:
git clone https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopGo.git
cd AgentiLoopGo
go install ./cmd/agentiloopこれでプログラムがビルドされ、agentiloop コマンドが PATH 上の ~/go/bin (Windows では %USERPROFILE%\go\bin) に配置されます。C コンパイラーは不要です。
インストールしない場合は？ この README の内容は、すべてリポジトリのフォルダー内からでも使えます。
agentiloop <options>と書かれている箇所では、代わりにgo run ./cmd/agentiloop <options>と入力してください。
AgentiLoop には、対話するためのモデルが必要です。そのために環境変数を設定する必要はありません: agentiloop を実行するだけで、組み込みのセットアップウィザードがいくつか質問して、すべてを保存してくれます。完全な実行例を含むステップバイステップの手順は、上の3. セットアップウィザードを実行するを参照してください。
上級者向け: キーを手動で設定する (ウィザードでうまくいった場合はスキップしてください)
キーを自分で管理したい場合や、誰もウィザードに答えられないスクリプトや CI で AgentiLoop を動かす場合は、次の環境変数のいずれかを設定してください。AgentiLoop は何も尋ねずにそれを使います:
| 使いたいもの… | 設定するもの |
|---|---|
| Claude (Anthropic) | export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... |
| OpenAI | export OPENAI_API_KEY=sk-... |
| Ollama、LM Studio、または任意の OpenAI 互換サーバー | export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 (お使いのサーバーのアドレス。ローカルサーバーならキーは不要です) |
| oMLX (Apple Silicon 上のローカルモデル) | 通常は何もしなくて大丈夫です。oMLX を起動してから、-p omlx を付けて AgentiLoop を実行します |
oMLX の詳細。 oMLX が同じ Mac で動いている場合、AgentiLoop は oMLX 自身の設定ファイル (~/.omlx/settings.json) からサーバーのポートと API キーを読み込みます。oMLX が別のマシンで動いている場合や、その設定を上書きしたい場合は:
export OMLX_BASE_URL=http://192.168.1.50:7777/v1 # oMLX サーバーのアドレス (localhost なら OMLX_PORT=7777)
export OMLX_API_KEY=... # oMLX の設定にある API キーoMLX で API キーの検証がオフになっている場合、キーは不要です。
export は、入力したターミナルのタブでしか有効になりません。永続的にするには、その行をシェルプロファイル (macOS では ~/.zshrc) に追加することになりますが、これはまさにウィザードの 「Also add it to ~/.zshrc」 の選択肢がやってくれることです。同様に、ウィザードの 「macOS Keychain」 の選択肢は、次の手順を自動でやってくれるものです:
# 一度だけ: キーをキーチェーンに保存します
security add-generic-password -a "$USER" -s ANTHROPIC_API_KEY -w "sk-ant-..."
# ~/.zshrc に記述: 新しいターミナルを開くたびに読み込みます
export ANTHROPIC_API_KEY="$(security find-generic-password -a "$USER" -s ANTHROPIC_API_KEY -w 2>/dev/null)"作業したいプロジェクトに移動して、AgentiLoop を起動します:
cd ~/my-project
agentiloop --tui--tui はフルスクリーンのインターフェースを開きます。こちらがおすすめです。やりたいこと、例えば 「設定ファイルを読み込んでいる場所を探して、--verbose フラグを追加して」 と入力し、Enter を押します。
エージェントの返答、使った各ツール (🔧)、各結果 (✓ または ✖) が表示されます。下部のボックスには、今何をしているかが表示されます。例えば ✻ Thinking... 12s のようにです。ファイルを書き込んだりコマンドを実行したりする前に、あなたに確認します:
- y: はい、今回は許可
- n: いいえ
- a: このセッションの残りの間、このツールを常に許可
- Esc: このステップはスキップして、作業は続行
| モード | コマンド | 向いている用途 |
|---|---|---|
| TUI (フルスクリーン) | agentiloop --tui |
普段使い: 履歴のスクロール、リアルタイムのステータス表示、クリックできるリンク |
| チャット (1 行ずつ) | agentiloop |
シンプルなターミナルや、プレーンテキストが好みの場合 |
| ワンショット | agentiloop "explain this project" |
1 つの質問: 回答したら終了します。スクリプトで便利です |
| パイプ | git diff | agentiloop "review this" - |
パイプで渡したテキストがプロンプト中の - と置き換わります。diff やログに便利です |
TUI のキー操作: Enter で送信 · ↑ / ↓ で以前のプロンプトをたどる · PgUp / PgDn またはマウスホイールでスクロール · Ctrl-F で変更ファイルペインの表示/非表示（ペイン上のホイールはペインをスクロール、左端をドラッグで幅を変更） · Esc で実行中のリクエストを停止（セッションは保持） · Ctrl-U で行をクリア · Ctrl-C で終了。
プロンプトのどこかに @ に続けてパスを書くと、AgentiLoop はそのファイルをモデルに渡す内容に添付します。@src/main.rs を説明して は、あなたの文に加えて行番号付きのファイル本文を送ります。フォルダー (@src) なら一覧を添付します。パスはプロジェクトフォルダーからの相対パス (絶対パスや ~/… も可) です。何も指していない語はそのままなので、メールアドレスも安全です。ファイルは 64 KB、フォルダーは 200 エントリで切り詰められ、📎 の行で何が添付されたかがわかります。TUI、チャット、ワンショットのプロンプトのすべてで使えます。
行の先頭に ! を付けると、AgentiLoop はその行をモデルに送らず、シェルコマンドとして実行します: !git status、!cargo test、!ls src。出力はすぐに表示され、会話にも追加されるので、続けて「このテストの失敗を直して」と頼めば、モデルはすでにその内容を知っています。コマンドはプロジェクトフォルダで、モデルの bash ツールと同じシェル、120 秒のタイムアウト、30 KB の出力上限で実行されます。TUI とチャットで使えます。
行の先頭に # を付けると、AgentiLoop は残りをモデルに送らず、プロジェクトの AGENTS.md にメモとして保存します: # コミット前に必ず cargo fmt を実行する、# API クライアントは src/net にある。メモは ## Notes 見出しの下に箇条書きで追加されます (ファイルがなければ /init のテンプレートから作成され、CLAUDE.md があればそちらが使われます)。AGENTS.md はシステムプロンプトに入るので、モデルは次のリクエストから、そして以降のすべてのセッションでそのメモに従います。TUI とチャットで使えます。
オプションを入力するのは一度だけです。AgentiLoop は起動時の設定を保存するので、次回からは agentiloop とだけ入力すれば同じ設定で起動します:
agentiloop -p anthropic --tui # 初回: プロバイダーと TUI を選択
agentiloop # 次回以降: 同じプロバイダー、同じモデル、TUI、そして前回の会話記憶される内容:
- プロバイダー (
-p) と TUI のオン/オフ (--tui/--no-tui) - モデル: 最後に使ったモデルを、プロバイダーごとに別々に記憶します。プロバイダーを切り替えて戻ると、そのプロバイダーのモデルも戻ります。
- 上限値:
--max-turnsと--compact-at - 会話: 現在のフォルダーでの前回の会話が同じプロバイダーを使っていた場合、その続きから始まります。以前のメッセージが画面に再表示されるので、スクロールして前回どこまで進めたかを確認できます
何かを変更したいときは、新しいオプションを渡してください。すぐに反映され、それ以降も記憶されます:
agentiloop -p omlx # oMLX に切り替え (最後に使ったモデルも戻ります)
agentiloop -m <model> # モデルを切り替え
agentiloop --no-tui # 1 行ずつのチャットに戻す
agentiloop --new # 新しい会話を開始 (以前の会話は保存されたまま)いくつかの設定は、意図的に決して記憶されません:
--yes: 許可の確認をスキップするのは、毎回意識して選ぶべきことだからです--no-mcp、-C、ワンショットのプロンプト- API キー: これらは
~/.agentiloop/env(ウィザードが書き込みます) またはシェルの環境変数に置かれ、settings.jsonには決して保存されません
すべてを忘れさせるには、agentiloop --reset を実行してください。
すべてのオプションは、2 列目に示した環境変数でも設定できます。入力したオプションは、記憶されている値より常に優先されます。
| オプション | 環境変数 | 機能 |
|---|---|---|
-p, --provider <name> |
AGENTILOOP_PROVIDER |
anthropic、openai、または omlx。指定しない場合、AgentiLoop は前回のものを使うか、キーから自動検出します (Anthropic、次に OpenAI、次に oMLX の順) |
-m, --model <id> |
AGENTILOOP_MODEL |
使用するモデル |
--tui / --no-tui |
AGENTILOOP_TUI |
フルスクリーンのインターフェースのオン / オフ |
--new |
続きからではなく、新しい会話を開始します | |
-c, --continue |
このフォルダーでの前回の会話を続けます (すでにデフォルトの動作です) | |
-r, --resume <id> |
特定の会話を再開します (id は /sessions で確認できます) |
|
-C, --cwd <folder> |
今いるフォルダーとは別のフォルダーで作業します | |
--yes |
AGENTILOOP_YES |
ツールを実行する前に確認しません。 |
--allow-tool <name> |
このツールを確認なしで実行します。オプションの繰り返しやカンマ区切りが使えます。mcp_* は前方一致です。--yes を使わない CI に便利です |
|
--deny-tool <name> |
このツールを実行しません。モデルには拒否されたと伝わります。--allow-tool と --yes より優先されます |
|
--plan |
AGENTILOOP_PLAN |
プランモード: 何かを変更するツール (write_file、edit_file、bash、task、読み取り専用でない MCP ツール) をすべてオフにして開始します。モデルは読んで検索したうえで、作業する代わりに番号付きの計画を返します。セッション中は /plan でオフ (またはオン) にできます |
--no-mcp |
AGENTILOOP_NO_MCP |
MCP サーバーを起動しません (下記参照) |
--append-system-prompt <text> |
AGENTILOOP_APPEND_SYSTEM_PROMPT |
この実行に限り、システムプロンプトの末尾に追加するテキスト (保存されません) |
--json |
ワンショットのプロンプトで、回答を 1 つの JSON オブジェクト (result、is_error、session_id、provider、model、usage) として stdout に出力します。ツールの動作は stderr に出ます |
|
--stream-json |
ワンショットのプロンプトで: 各イベントを発生時に 1 行 1 JSON オブジェクトで stdout に出力し (text_delta、text、tool_call、tool_result、turn、compacted、retry、done)、最後に --json と同じ結果オブジェクトを "type": "result" 付きで出力します。それ以外は何も出力しません。進捗を見たいエディターやスクリプト向け |
|
--setup |
初回セットアップウィザードを再実行します (プロバイダー、キー、モデル)。--tui と組み合わせるとフルスクリーン画面の中で実行されます |
|
--reset |
初期状態に戻します: ~/.agentiloop、シェルプロファイル内の agentiloop ブロック、ウィザードが作成したキーチェーン項目（Windows では、ウィザードが設定したユーザー環境変数）を削除します。手書きの export 行はコメントアウトされるだけで、しかも同意した場合のみです。--yes を付けると確認を省略します |
|
--max-turns <n> |
1 回のリクエストでエージェントが実行できる最大ステップ数 (デフォルト 50) | |
--max-retries <n> |
AGENTILOOP_MAX_RETRIES |
一時的な理由 (レート制限、過負荷、サーバーエラー、切断) で失敗したリクエストを、エラーを表示する前に再送する回数。1 秒、2 秒、4 秒… と待って再送します (デフォルト 3、0 = 再送しない)。各試行は ⟳ retry 1/3 の行で表示されます。回答のストリーミングが始まった後は再送しません |
--compact-at <tokens> |
AGENTILOOP_COMPACT_AT |
長い会話を要約するタイミング (デフォルト 150000、0 = しない) |
-h / -V |
ヘルプ / バージョン |
いくつかの例:
agentiloop -p openai -m gpt-4o-mini "summarize this repo" # 特定のモデルで質問を 1 つ
agentiloop -C ../other-repo --tui # 別のプロジェクトで作業
agentiloop --yes "run the tests and fix any failures" # 無人実行、確認なしどのモデルが使われますか？ 最初に当てはまるものが優先されます:
- コマンドラインの
-m - 続きから再開する会話のモデル
- このプロバイダーで最後に使ったモデル
- プロバイダーのデフォルト: Anthropic なら
claude-sonnet-5、OpenAI ならgpt-4o-mini、oMLX なら提供される最初のモデル
TUI またはチャットのプロンプトで、次のコマンドを入力します:
| コマンド | 機能 |
|---|---|
!<コマンド> |
シェルコマンドをその場で実行し、出力を会話に追加します (! でシェルコマンドを実行する を参照) |
# <メモ> |
このプロジェクトの AGENTS.md の ## Notes にメモを保存します (# で覚えさせる を参照) |
/model |
利用可能なモデルを表示します。/model 3 または /model <id> で切り替えます (記憶されます) |
/sessions |
保存された会話を新しい順に一覧表示します |
/resume <n or id> |
そのうちの 1 つを再開します |
/clear |
会話をクリアして新しい会話を始めます |
/undo |
直前のプロンプトでエージェントが行ったファイル変更を元に戻します (bash コマンドによる変更は戻りません) |
/rewind [n] |
プロンプトの一覧を表示するか、プロンプト n の前まで戻ります。そのプロンプト以降にエージェントが行ったファイル変更を元に戻し、会話もそこで切り詰めます (bash コマンドによる変更は戻りません) |
/todos |
モデルの現在のタスクチェックリストを表示します |
/diff |
git 作業ツリーの変更を表示します (ステータスと diff、200 行で省略) |
/commands |
独自コマンド: .agentiloop/commands/<name>.md (プロジェクト) または ~/.agentiloop/commands/<name>.md が /<name> になり、ファイルの内容がプロンプトとして送られます ($ARGUMENTS は後ろに入力した内容に、$1〜$9 は個々の語に置き換わります)。一覧を表示します |
/hooks |
.agentiloop/hooks.json から読み込んだフックを表示します (フック を参照) |
/plan [on|off] |
プランモードのオン/オフ (引数なしで切り替え)。オンの間は、何かを変更するツールは実行を拒否し、モデルは計画で答えます。TUI のステータス行に PLAN と表示されます |
/init |
現在のプロジェクト用に AGENTS.md のひな形を作成します (上書きはしません) |
/export [file] |
会話を Markdown ファイルとして保存します (/export notes.md、省略時はプロジェクトフォルダーに既定名で保存) |
/compact |
今すぐ会話を要約して容量を空けます |
/usage |
起動後に使用したトークン数と、コンテキストの使用状況を表示します |
/status |
現在の状態: フォルダ、プロバイダー、モデルとその上限、セッション、プランモード、ツール (うち MCP 由来の数)、フック、指示ファイル、設定、トークン使用量 |
/mcp |
接続中の MCP サーバーとそのツールを表示します |
/help |
これらのコマンドを一覧表示します |
/exit |
終了します |
モデルが一度に読める量には限りがあります。会話が大きくなると (デフォルトでは、リクエストが 150,000 トークンに達したとき)、AgentiLoop はモデルにそれまでの内容を要約させ、その要約から作業を続けます。そのときは 📦 のメッセージが表示されます。/compact で任意のタイミングで要約でき、--compact-at 0 でこの機能をオフにできます。
プロンプトキャッシュ (Anthropic)。 Anthropic へのリクエストでは、システムプロンプト、ツール、最新のメッセージをキャッシュ可能として送るので、同じ会話の次のリクエストはプロンプトの大部分を再利用し、改めて支払わずに済みます (キャッシュ部分は約 10 分の 1 のコストで、応答も早く始まります)。設定は不要です。/usage でキャッシュから読んだトークン数と書き込んだトークン数がわかり、--json では cache_read_tokens と cache_write_tokens として報告されます。
プロジェクトに AGENTS.md (または CLAUDE.md) を置くと、AgentiLoop は起動時にそれを読み込んで従います。ビルドコマンド、コードスタイル、避けるべきことなどを書けます。現在のフォルダーから親フォルダーへ、プロジェクトのルート (.git のあるフォルダー) まで探します。個人用の ~/.agentiloop/AGENTS.md はすべてのプロジェクトに適用され、プロジェクトのファイルはその後に置かれて優先されます。ファイルは 32 KB で切り詰められます。instructions: <パス> という行で、読み込まれたファイルがわかります。 @パス だけの行 (例: @docs/style.md) は、それを書いたファイルからの相対パスで、そのファイルの内容に置き換わります。インポートは 3 階層まで入れ子にできます。存在しないファイル、ループ、コードブロック内の行はそのままです。
フックは、決まったタイミングで AgentiLoop が代わりに実行するシェルコマンドです。ツールの実行前 (PreToolUse)、実行後 (PostToolUse)、エージェントがリクエストを終えたとき (Stop) に動きます。プロジェクトの .agentiloop/hooks.json、またはすべてのプロジェクトに効く ~/.agentiloop/hooks.json に書きます (両方読み込まれます):
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{ "matcher": "bash", "command": "sh .agentiloop/check-command.sh" }],
"PostToolUse": [{ "matcher": "write_file,edit_file", "command": "cargo fmt" }],
"Stop": [{ "command": "osascript -e 'display notification \"done\" with title \"AgentiLoop\"'" }]
}
}matcherは、フックを適用するツールを--allow-toolと同じ規則で指定します (名前、mcp_*プレフィックス、*)。省略するとすべてのツールが対象です。Stopフックでは無視されます。- コマンドはプロジェクトフォルダーで
sh -c(Windows ではcmd /C) で実行されます。stdin に JSON オブジェクトが 1 つ渡されます:event、cwd、tool、input。PostToolUseではoutputとis_error、Stopではstop_reasonが加わります。環境変数AGENTILOOP_HOOK_EVENTとAGENTILOOP_TOOLも設定されます。 - 終了コード 2 はモデルへのメッセージです。 終了コード 2 で終わった
PreToolUseフックは呼び出しをブロックし、stderr に出力した内容がエラーとしてモデルに送られます。PostToolUseフックが 2 で終わると、その stderr がツールの結果に追加されます。それ以外の終了コードは無視されます (0 以外はログに残ります)。フックは 60 秒で強制終了されます。 /hooksで読み込まれた内容を一覧できます。壊れたファイルは起動時に報告され、スキップされます。
たとえば、この PreToolUse フックは bash が git push を実行するのを止めます:
#!/bin/sh
# .agentiloop/check-command.sh — stdin は呼び出しの JSON
if grep -q 'git push' ; then echo "エージェントからの git push は許可されていません" >&2; exit 2; fiMCP サーバーを使うと、データベースへのアクセス、Web 検索、自作スクリプトなど、エージェントに追加のツールを与えられます。JSON ファイルに一覧を書きます:
~/.agentiloop/mcp.json: すべてのプロジェクトで使えます- プロジェクトフォルダー内の
.mcp.json: そのプロジェクトでのみ使えます。両方のファイルに同じ名前がある場合は、こちらが優先されます。
形式は Claude Code、Claude Desktop、Agent! と同じなので、既存の設定をそのままコピーできます:
{ "mcpServers": {
"Local": { "command": "my-mcp-server", "args": ["--flag"], "env": { "API_KEY": "${MY_KEY}" } },
"Remote": { "url": "https://example.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${TOKEN}" } }
} }仕組み:
- 2 種類のサーバー。
commandを持つサーバーは、AgentiLoop が代わりに起動するローカルプログラムです。urlを持つサーバーには HTTP で接続します。新しい「Streamable HTTP」と古い「SSE」のどちらのサーバーにも対応しています。URL が/sseで終わる場合 (または"transport": "sse"の場合) は古い方式が選ばれます。 - ツール名。 各サーバーのツールは、エージェントからは
mcp_<server>_<tool>という名前で見えます。例:mcp_Local_search。 - シークレット。
${VAR}(または${VAR:-default}) は環境変数から埋め込まれるので、キーをファイルに書く必要はありません。 - 許可。 MCP ツールも、他のツールと同じように許可を求めます。ただし、サーバーがそのツールを読み取り専用としてマークしている場合は除きます。
- プロンプト。 サーバーに保存されたプロンプトは
/mcp__<サーバー>__<プロンプト>というスラッシュコマンドになります (例:/mcp__Local__summarize 何かのテキスト)。コマンドの後ろの語がプロンプトの引数に順に入ります (名前=値も可)。サーバーが返したテキストがあなたのプロンプトとして送られます。/mcpで一覧を確認できます。 - サーバーをオフにする。 1 つのサーバーをスキップするには
"disabled": trueを追加し、すべてをスキップするには--no-mcpを付けて実行します。 - 安全性。 暗号化されていない
http://は localhost でのみ許可されます。リモートサーバーにはhttps://が必要です。
/mcp と入力すると、接続されたサーバー、そのツール、エラーがあればその内容を確認できます。
すべて ~/.agentiloop/ に保存されます。別のフォルダーを使いたい場合 (例えばテスト用の別プロファイル) は、AGENTILOOP_HOME を設定してください。
| ファイル | 内容 |
|---|---|
settings.json |
記憶されたプロバイダー、モデル、オプションに加え、ウィザードが他の場所に書いた内容 |
env |
ウィザードが書いたあなたのキー (KEY=value、ファイルモード 600)。起動時に読み込まれ、シェルの export が優先されます |
sessions/ |
会話。1 つの会話につき 1 ファイル |
mcp.json |
MCP サーバー |
hooks.json |
すべてのプロジェクト用のフック (プロジェクトの .agentiloop/hooks.json が追加されます) |
history.txt |
入力したプロンプト (↑ / ↓ 用) |
これらが必要になることはめったにありません:
| 変数 | 用途 |
|---|---|
ANTHROPIC_BASE_URL |
Anthropic へのリクエストをプロキシや互換サーバーに送ります |
ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN |
Claude Code のトークン用に、ANTHROPIC_API_KEY の代わりに使えます |
OMLX_BASE_URL、OMLX_PORT、OMLX_API_KEY |
oMLX サーバーのアドレスとキー。デフォルトで読み込まれる ~/.omlx/settings.json より優先されます (どちらも設定されていない場合はポート 8000) |
AGENTILOOP_LOG=debug (または RUST_LOG=debug) |
リクエストごとのトークン使用量を含むデバッグログを表示します |
go build -o agentiloop ./cmd/agentiloop # → ./agentiloop
go test ./... # オフラインで実行、API キー不要クロスコンパイルに追加の準備は不要です。例: GOOS=windows GOARCH=amd64 go build ./cmd/agentiloop。
テストはネットワークにアクセスしません。エージェントループはスクリプト化された偽のモデルに対して、ストリーミングパーサーはローカルのテストサーバーに対して実行されます。TUI は tcell のシミュレーション画面上に描画されます。MCP クライアントは、同梱のサンプルサーバーを使って 3 種類すべての接続方式 (stdio、HTTP、SSE) でテストされます。このサーバーを自分で起動して、手動で MCP を試すこともできます:
go run ./examples/mcp-example-server --http 8791 # または --sse 8792、または --stdioプロジェクトは 5 つのパッケージに分かれていて、それぞれが前のパッケージの上に構築されています:
| パッケージ | 内容 |
|---|---|
core |
中核部分: エージェントループ、メッセージ、ツールとプロバイダーのインターフェース、許可、セッション、要約 |
provider |
モデルとの通信: Anthropic、OpenAI 互換サーバー、oMLX |
tools |
組み込みツール: read_file、write_file、edit_file、list_dir、glob、grep、web_fetch、todo_write、bash |
mcp |
MCP クライアント。Agent! の Swift 製 AgentMCP から移植したものです |
cmd/agentiloop |
agentiloop プログラム: オプション、チャット、TUI、設定 |
core、provider、tools、mcp は Go の標準ライブラリだけを使っているので、他のプログラムに組み込むことができます。
TUI とコマンドライン以外の部分はすべて標準ライブラリです。agentiloop プログラムが追加で使うのは次のものです:
| モジュール | 用途 |
|---|---|
github.com/spf13/pflag |
コマンドラインオプション |
github.com/peterh/liner |
1 行ずつのチャット |
github.com/gdamore/tcell/v2、github.com/mattn/go-runewidth |
TUI |
github.com/yuin/goldmark、github.com/alecthomas/chroma/v2 |
Markdown とコードのハイライト |
- ストリーミング応答
- OpenAI 互換プロバイダー
- 長い会話の要約
- 会話の保存
- フルスクリーン TUI
- MCP クライアント
- フック
- 次は何でしょう？
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