Compound Product — 自律的に改善を回すプロダクトシステム

AI/ML

概要

Compound Productは「自律的に自分のプロダクトを改善する」ためのプロトタイプ的フレームワークです。日々のパフォーマンスやログのレポートを読み取り、AIエージェントが最も効果の高い修正を1つ選び、実施計画を作り実装まで行います。結果はプルリクエストとして出力され、人間がレビューしてマージすることで安全に運用できます。Kieran KlaassenのCompound Engineeringの発想を踏襲し、設定とエージェント定義を通じて挙動をカスタマイズする設計です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 59
  • フォーク数: 6
  • ウォッチャー数: 59
  • コミット数: 29
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Shell

主な特徴

  • レポート解析→優先課題抽出→実装までをAIエージェントがワンストップで行う自律ワークフロー
  • エージェント定義(AGENTS.md)と設定(config.example.json)で挙動をカスタマイズ可能
  • 実装はプルリクエストとして生成され、人間が最終判断する安全な運用フロー
  • 小規模で実験しやすいシェル中心の構成により導入ハードルが低い

技術的なポイント

このプロジェクトは「Compound Engineering」の原則を実験的に適用した自律改善パイプラインを提供します。具体的には、プロダクトから出力される日次レポートやメトリクスを入力として、AIエージェント群(AGENTS.mdで定義)によるチェーン/ループ処理を実行します。最初にレポート解析エージェントが問題領域を要約・分類し、次に優先順位付けエージェントがコスト対効果を評価して「#1の実行可能な改善案」を選定します。選ばれた案は計画生成エージェントがステップに分解し、実装エージェントがコード変更や設定変更を行い、最終的にリポジトリ上でブランチとPRを作成します。

実装はシェルスクリプト中心で構成されており、外部のAI(APIベースのLLM)や既存ツール群との連携を想定した軽量なオーケストレーションが行われます。config.example.jsonでAPIキーや挙動パラメータを定義し、examplesディレクトリにあるサンプルで動作確認ができます。自律的にコードを変更するため、安全性(意図しない変更)、検証(テスト・CI統合)、アクセス制御(PRレビューワークフロー)を重視した設計が求められます。拡張ポイントとしては、エージェントの人格やルールを増やすこと、より厳密なテストベッドを組み込むこと、変更影響を自動評価するメトリクス連携などが考えられます。全体としては小さく始めて段階的に信頼性を高めるアプローチに向いています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • AGENTS.md: file
  • README.md: file
  • config.example.json: file
  • examples: dir

…他 3 ファイル

まとめ

自律的に改善提案から実装まで試せる実験的フレームワーク。導入は容易で拡張性あり。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Compound Product

A self-improving product system that reads daily reports, identifies the #1 actionable priority, and autonomously implements it.

The concept: Your product generates reports about its performance. An AI agent analyzes those reports, picks the most impactful fix, creates a plan, and implements it—all while you sleep. You wake up to a PR ready for review.

Built on [Kieran Klaassen’s Compound Engineering](https://every.to/chain-of-thought/compound-engineering-how-every-code