AgentiLoopGo

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🎉 Mac、Windows、Linux 向けのリリース版 v0.0.5 を公開しました！

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 🦀

💖 AgentiLoop をスポンサーする

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。

🚀 はじめての方へ: 5 分で使い始めましょう

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。

1. AgentiLoop をダウンロードする

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/v0.0.5/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 で、ターミナルがそこを探すように設定します。

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/v0.0.5/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。

2. API キーを取得する

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。

3. 設定をシェルプロファイルに保存する

シェルプロファイルとは、ターミナルが新しいウィンドウを開くたびに読み込む小さなテキストファイルです。ここに設定を書いておけば、この作業は一度だけで済みます。これを省くと、新しいターミナルを開くたびにキーを入力し直さなければなりません。これが、つまずく原因の第 1 位です。

どのファイルですか？

システム	シェル (デフォルト)	プロファイルファイル
macOS (Catalina 10.15 以降)	zsh	`~/.zshrc`
ほとんどの Linux ディストリビューション	bash	`~/.bashrc`
zsh を使っている Linux または Mac	zsh	`~/.zshrc`
fish シェル	fish	`~/.config/fish/config.fish`
Windows	PowerShell	不要、下記参照

どのシェルを使っているかわからない場合は、echo $SHELL を実行してください。~ はホームフォルダーを意味するので、~/.zshrc は例えば /Users/you/.zshrc です。ドットで始まるファイルは Finder やファイルブラウザーでは非表示になりますが、これは正常です。

ファイルを開きます。 次のどちらかを使ってください (ファイルがまだなければ作成されます):

nano ~/.zshrc                        # どこでも使えます、ターミナル内で直接編集
touch ~/.zshrc && open -e ~/.zshrc   # macOS: テキストエディットで開きます

(bash を使っている Linux の場合: ~/.zshrc の代わりに ~/.bashrc を使ってください。)

次の行を末尾に追加します。 必要なキーの行だけを残し、引用符の間に実際のキーを貼り付けてください:

# AgentiLoop
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-paste-your-key-here"          # Claude
# export OPENAI_API_KEY="sk-paste-your-key-here"               # OpenAI
# export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:11434/v1"           # Ollama (キー不要)

保存して閉じます。 nano の場合: Ctrl-O、Enter、そして Ctrl-X。テキストエディットの場合: ⌘S を押してからウィンドウを閉じます。

読み込みます。 新しいターミナルウィンドウを開くか、次を実行してください:

source ~/.zshrc

fish は構文が異なります。次を ~/.config/fish/config.fish に書いてください:

fish_add_path $HOME/.local/bin
set -gx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-paste-your-key-here"

Windows (PowerShell)。 Windows には、このために編集するプロファイルファイルはありません。代わりに、キーをユーザー環境変数として保存します (セットアップウィザードで 2 を選んだ場合も同じことをします):

setx ANTHROPIC_API_KEY "sk-ant-paste-your-key-here"
# または: setx OPENAI_API_KEY "sk-..."   /   setx OPENAI_BASE_URL "http://localhost:11434/v1"

その後、PowerShell を閉じて新しいウィンドウを開いてください。setx は、実行したウィンドウ自体には反映されません。マウス操作でも設定できます: スタート → Edit environment variables for your account → New…。

🔒 キーは秘密にしてください。 プロファイルファイルを git にコミットしたり、キーをチャットに貼り付けたりしないでください。Mac では、代わりにキーチェーンに保存することもできます。クイックスタートのステップ 2 を参照してください。

4. 動作を確認する

agentiloop --version

agentiloop 0.0.5 と表示されるはずです。次に、キーが読み込まれているか確認します:

echo $ANTHROPIC_API_KEY | cut -c1-10    # macOS / Linux: sk-ant-... と表示されるはずです

$env:ANTHROPIC_API_KEY.Substring(0,10)  # Windows PowerShell

何も表示されない場合は、ステップ 3 に戻ってください。キーがまだ読み込まれていません。

5. 最初のセッション

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 --tui

Ollama を使っていますか？プロバイダーと、pull 済みのモデルを指定してください: agentiloop -p openai -m qwen2.5-coder --tui。

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"

何ができますか？ (ツール)

エージェントは 9 つ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`	名前のパターンでファイルを検索します (`.rs`, `src//.go`)	いいえ
`grep`	正規表現でファイルの中身を検索します	いいえ
`web_fetch`	Web ページや API の応答をプレーンテキストで取得します	はい
`todo_write`	複数ステップの作業用に、モデ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

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。

ヘルプコマンド

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]
      --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
      --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.
  -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。

うまくいかないときは？すぐできる解決策

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。ステップ 3 の `export PATH=...` の行を追加してから、新しいターミナルを開いてください。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`	キーが読み込まれていません。ステップ 3 をやり直し、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含まれています。もう一度コピーして、プロファイル内の行を確認してください
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。

クイックスタート

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。

ステップ 1: インストール

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。

ステップ 2: モデルを接続する

AgentiLoop には、対話するためのモデルが必要です。

いちばん簡単な方法: agentiloop を実行するだけです。キーが設定されていないマシンでは短いウィザードが起動し、使いたいプロバイダーを尋ね、キーを受け取り (入力は隠されます)、接続を確認し、モデルを選ばせてから、キーを ~/.agentiloop/env に保存します (AgentiLoop だけが読みます)。agentiloop --setup でいつでもやり直せ、agentiloop --reset ですべてを初期状態に戻せます。

agentiloop --setup          # 通常のターミナルでウィザード
agentiloop --setup --tui    # フルスクリーン TUI の中でウィザード (スクリーンショットのように)
/setup                      # 実行中のセッションから再実行 (REPL でも TUI でも)

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。agentiloop --setup は通常のターミナルで質問し、agentiloop --setup --tui (または記憶された TUI) はスクリーンショットのようにフルスクリーン画面の中で質問して、終わるとそのままプロンプトに入ります。セッション中は /setup がどちらでも同じことをします。

手動で: 代わりに、ターミナルで次のいずれかを設定してください:

使いたいもの…	やること
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を指定します。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 (下記参照)

Claude では、通常の API キー (sk-ant-api…) または Claude Code のトークン (sk-ant-oat01-…、claude setup-token で取得できます) を使えます。AgentiLoop がどちらの種類かを自動で判別します。

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 キーを読み込むので、何も export する必要はありません。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、自分で export してください:

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) に追加してください。Mac では、キーをファイルではなくキーチェーンに保存することもできます:

# 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)"

ステップ 3: 実行する

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

3 つの使い方

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
パイプ	`git diff \| agentiloop "review this" -`	パイプで渡したテキストがプロンプト中の `-` と置き換わります。diff やログに便利です

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-U で行をクリア · Ctrl-C で終了。

設定を記憶します

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: これらはシェルプロファイルに保存したままにします

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

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。⚠️ 信頼できる自動化用途でのみ使ってください
`--allow-tool <name>`		このツールを確認なしで実行します。オプションの繰り返しやカンマ区切りが使えます。`mcp_*` は前方一致です。`--yes` を使わない CI に便利です
`--deny-tool <name>`		このツールを実行しません。モデ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
`--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、システムプロンプトの末尾に追加するテキスト (保存されません)
`--json`		ワンショットのプロンプトで、回答を 1 つの JSON オブジェクト (`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
`--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)
`--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

チャット内のコマンド

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
`/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`	直前のプロンプトでエージェントが行ったファイル変更を元に戻します (`bash` コマンドによる変更は戻りません)
`/todos`	モデ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 行で省略)
`/commands`	独自コマンド: `.agentiloop/commands/<name>.md` (プロジェクト) または `~/.agentiloop/commands/<name>.md` が `/<name>` になり、ファイルの内容がプロンプ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
`/init`	現在のプロジェクト用に `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`、省略時はプロジェクトフォルダーに既定名で保存)
`/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
`/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

長い会話

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。

プロジェクトの指示

プロジェクトに AGENTS.md (または CLAUDE.md) を置くと、AgentiLoop は起動時にそれを読み込んで従います。ビルドコマンド、コードスタイル、避けるべきことなどを書けます。現在のフォルダーから親フォルダーへ、プロジェクトのルート (.git のあるフォルダー) まで探します。個人用の ~/.agentiloop/AGENTS.md はすべてのプロジェクトに適用され、プロジ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 で切り詰められます。instructions: <パス> という行で、読み込まれたファイルがわかります。 @パス だけの行 (例: @docs/style.md) は、それを書いたファイルからの相対パスで、そのファイルの内容に置き換わります。インポートは 3 階層まで入れ子にできます。存在しないファイル、ループ、コードブロック内の行はそのままです。

MCP でツールを追加する（任意）

MCP 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。
プロンプト。 サーバーに保存されたプロンプトは /mcp__<サーバー>__<プロンプト> というスラッシュコマンドになります (例: /mcp__Local__summarize 何かのテキスト)。コマンドの後ろの語がプロンプトの引数に順に入ります (名前=値 も可)。サーバーが返したテキストがあなたのプロンプトとして送られます。/mcp で一覧を確認できます。
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。

保存場所

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
`history.txt`	入力したプロンプト (↑ / ↓ 用)

その他の環境変数

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

開発者向け

ビルドとテスト

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

コードの構成

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。

依存関係

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

ロードマップ

ライセンス

PolyForm Noncommercial 1.0.0。このソフトウェアは、個人的かつ非商用の目的であれば、使用、変更、共有することができます。商用バージョンの構築や販売を含む商用利用の権利は AgentiLoop に留保されています。商用ライセンスについては AgentiLoop にお問い合わせください。

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