■ 概要 ローカル実行ベースのAIエージェント構築フレームワーク。ホスト型コントロールプレーンが不要で、数行のコードで複数モデルに対応したエージェントループを実装可能。 ■ 特徴・用途 複数モデル（Bedrock/Anthropic/OpenAI/Gemini）をプラグイン可能なアーキテクチャが特徴で、本番環境向けのライフサイクル管理（トークン予算・キャンセル・推論トレース）を標準装備。MCP（Model Context Protocol）ネイティブ対応により、外部ツール統合がシンプル。プロトタイプから大規模デプロイまで、完全自律制御が必要な環境での使用を想定。Python/TypeScript 両言語での実装が可能。 ■ 結論 自前エージェントループ実装を置き換える産業レベルのフレームワーク——特に推論制御の透明性と運用監視が重要なエンタープライズユースに適合。