Code Relay — AIコーディングエージェント向け構造化プロトコル

AI/ML

概要

Code Relay は、AI ベースのコーディングエージェントが実運用で直面する課題を解決するためのプロトコル設計を提供するリポジトリです。具体的には、会話やタスクをまたいだ「クロスセッションメモリ」、複数リポジトリをまたいだ「全体視野」、タスクを分割して扱うための「構造化コンテキスト管理」、およびコード実行・操作を限定された範囲で安全に行う「スコープ制御」を柱としています。README には設計目的と問題定義がまとめられており、実装例やディレクトリ構成のサンプルが含まれます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 18
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 18
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • セッションを跨いだ状態・決定事項の永続化(Cross-session memory)を想定したプロトコル
  • 大規模タスクを分割して管理するための構造化コンテキストとメタデータ設計
  • 複数リポジトリやローカル環境を横断する「全体視野(global awareness)」のサポート
  • 安全な限定スコープでのコード実行や自己ブートストラップを支援する設計思想

技術的なポイント

Code Relay の技術的核は「エージェントの状態管理」と「安全な操作境界」の定義にあります。まず状態管理面では、エージェントが会話やタスクをまたいで学んだ事実や決定、未解決の課題を永続化できるようメモリモデルを分離して扱うことを想定しています。これにより「会話開始時にすべてを忘れてしまう」問題を軽減し、過去の実行ログや変更履歴を参照しながら意思決定が可能になります。

コンテキスト管理は階層化・構造化が鍵です。大きなタスクを小さなチャンク(モジュール、ファイル、関数単位など)に分解し、それぞれに対して独立したコンテキストを割り当てることで、モデルの入力長制限(コンテキストウィンドウ)を超えないようにする仕組みが想定されています。メタデータ(優先度、依存関係、進捗状態、信頼度など)を付与してリレー(仲介)ロジックで経路を決めることで、複数リポジトリにまたがる変更提案や修正の統合がスムーズになります。

安全性については「スコープ化された実行環境」の設計が重要です。エージェントがコードを実行・変更する際に影響範囲を限定し、権限やタイムアウト、リソース使用量を制約することで誤操作や破壊的変更を防ぎます。自己ブートストラップ機能は、エージェントが自らの初期設定や依存関係を段階的に整備するためのワークフローをサポートし、人的介入を最小化します。

実装面では、プロトコルは(ドキュメントやサンプル構成を通して)エージェント間のメッセージ仕様、メモリ API、リポジトリ参照の方法、スコープポリシーなどを定義することが期待されます。これにより複数のツールやエージェント実装間での相互運用性が高まり、運用時の透明性と検証性が向上します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • README.md: file(英語・概要と問題定義、目的)
  • README.zh-CN.md: file(中国語版 README)
  • article: dir(プロトコルや概念を解説する記事や補足文書を格納する想定)
  • github: dir(GitHub 向けの設定やテンプレート、ワークフローのサンプル配置想定)
  • local: dir(ローカル実行や検証用のスクリプト、設定ファイルを置く想定)

各ディレクトリはプロトコル仕様の補助資料や実験的なコードを格納するための場所として整理されています。README はプロジェクトの目的と「なぜこのプロトコルが必要か」を明確に説明しており、実際の運用に向けた設計上の問題点(クロスセッションの記憶、コンテキスト容量、マルチリポジトリ整合性、安全実行)を列挙しています。現状のコミット数は少なく、実装は骨子や設計ドキュメント中心で、実稼働用のフルスタック実装は今後の拡張が期待されます。

まとめ

実用志向のエージェント運用に役立つ設計思想とプロトコルの骨子を示す良資料。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Code Relay

中文版

A structured protocol for AI coding agents. Enables self-bootstrapping, cross-session memory, multi-repo global awareness, and safe scoped execution.

The Problem

AI coding agents in real-world projects face four core issues:

  1. Cross-session amnesia — Every conversation starts from zero. What was done, what was decided, what pitfalls were hit — all lost
  2. Limited context window — Large tasks exceed the context limit and get auto-compressed, lo…