ConnectOnion: AIエージェントのためのPythonフレームワーク
エージェントのコラボレーションに最適な AI エージェント フレームワーク。私たちの哲学を実践する ステップ 1: シンプル - 作成して使用する ステップ 2: ツールを追加する ステップ 3: エージェントをデバッグする ステップ 4: 運用準備完了 ステップ 5: マルチエージェント - リモートから呼び出し可能にする なぜ ConnectOnion?
ひと目でわかる
- これは何？
- 本番運用を想定したAIエージェントのためのシンプルなオープンソースフレームワーク
- 誰に向いている？
- ConnectOnionは、関数をツールとして登録し、@xrayやauto_debugで実行を追い、プラグイン、スキル、リモートホスティングまで同じPythonプロジェクトで試したい開発者に向きます。逆に、反復上限の正確な既定値や本番向けの保証を文書だけで確定したいチームには向きません。
- 商用利用できる？
- できます。Apache-2.0 は寛容なライセンスで、著作権表示とライセンス表示を残せば、使用・改変・販売が可能です。
- 今もメンテナンスされている？
- されています。最後のコミットは 1 日前です。
- 何の言語で書かれている？
- 主に Python です（GitHub の言語統計による）。
回答はプロジェクトの GitHub データ（最終同期：2026年9月14日）と当サイトの分析に基づくもので、法的助言ではありません。
オープンソース詳細解説
シンプルなことをシンプルに、という設計原則
ConnectOnionは、AIエージェントを構築するためのPythonフレームワークです。READMEは、その指針となる哲学を「シンプルなことはシンプルに、複雑なことを可能にする」と説明しています。実際には、開発者がプロンプトとツール関数を書くだけで、周囲のAPI層、フロントエンド、デプロイメントをフレームワークが処理することを目指しています。リポジトリはApache License 2.0の下でオープンソースであり、FAQによるとPython 3.10以上が必要です。リポジトリのメタデータでは、執筆時点で1,252スターと176フォークを示しています。READMEは、ホストされたドキュメントサイトdocs.connectonion.comとDiscordコミュニティも参照しています。
Agentの作成と関数ベースのツール
Agentクラスが主要なエントリポイントです。名前、オプションのシステムプロンプト、ツールのリスト、モデル名を受け取ります。ツールは型ヒントとdocstringを持つ通常のPython関数でよく、フレームワークが自動的に関数スキーマに変換します。クラスインスタンスもサポートされており、各publicメソッドがツールになります。READMEでは、システムプロンプトは直接の文字列、ファイルパス、pathlib.Pathオブジェクト、またはデフォルトとして渡せることを示しています。反復回数の制御には、Agentはmax_iterationsを受け入れますが、READMEには矛盾したデフォルト値があります。ある例は10、別の例は100、FAQは100と言っています。ソースは単一の権威あるデフォルトを確立しておらず、検証が必要です。デフォルトのモデルは設定セクションで「co/gemini-3.6-flash」とされています。
@xrayとauto_debugによるデバッグ
デバッグのために、ConnectOnionは@xrayデコレータを提供します。ツールに@xrayを付けると、実行中にブレークポイントになります。agent.auto_debug()を呼び出すと、ローカル変数の検査、値の編集による代替結果のテスト、Python REPLの実行、LLMが次に取るアクションのプレビューができる対話セッションが起動します。READMEは、継続、編集、終了のオプションを持つサンプルセッションを示しています。また、エージェントの意思決定の理解、エッジケースのテスト、動作の探索に役立つと主張していますが、パフォーマンスのベンチマークや他のデバッガとの比較は含まれていません。
プラグイン、ライフサイクルフック、スキル
プラグインシステムはイベントハンドラから構築されています。プラグインは、ライフサイクルフックに接続されたハンドラのリストです。READMEは12のフックを列挙しています：after_user_input、before_iteration、before_llm、after_llm、before_tools、before_each_tool、after_each_tool、after_tools、on_error、after_iteration、on_stop_signal、on_complete。組み込みプラグインにはre_act、auto_compact、subagents、ulwがあり、Claude Codeのコンテキスト圧縮や自律作業モードなどの機能を反映していると主張されています。スキルシステムは、プロジェクトレベルの.co/skills、ユーザーレベルの~/.co/skills、組み込みスキルの3レベル自動発見を備えた再利用可能なワークフローを提供します。READMEによると、.claude/skillsにあるClaude Code用のスキルは変換なしで読み込まれます。
エージェントのホスティングと信頼システム
エージェントをリモートで呼び出し可能にするために、READMEはhost(agent)を示しており、HTTPサーバーとP2Pリレーを起動して、他のエージェントがそれを発見し呼び出すことができます。着信呼び出しの信頼決定はLLMの関与前に行われ、READMEはほとんどの場合ゼロトークンコストであると述べています。open、careful、strictの3つの信頼プリセットが定義されています。carefulプリセットはホワイトリストに従い、未知のエージェントにはLLMに尋ね、ブロックされたものは拒否します。bashコマンドやファイル削除などの危険な操作のための組み込み承認システムもあり、プラグインとして実装され、オフにしたり置き換えたりできます。
CLIテンプレートと組み込みツールコレクション
CLIにはいくつかのコマンドがあります：co createはプロジェクトをスキャフォールドし、co initは.coフォルダを追加し、co aiはConnectOnion上に構築されたAIコーディングアシスタントとのチャットインターフェースを開き、co copyは組み込みツールのソースコードをプロジェクトにコピーして変更します。デフォルトのテンプレートはco-aiで、ファイル、シェル、ブラウザ、計画、タスク管理、サブエージェントが含まれます。READMEは、いくつかの古いテンプレートは、互いに分岐し、一部はhost()を呼び出さなかったため廃止されたと述べています。すぐに使えるツールのセットとして、bash、Shell、FileTools、BrowserAutomation、Gmail、GDrive、Outlook、GoogleCalendar、Memory、タスク一覧が挙げられています。
ロギング、設定、ライセンス
すべてのエージェントアクティビティは、デフォルトで.co/logs/{agent_name}.logに自動的に記録され、ログを無効にしたり、カスタムファイルを指定したりできます。ログにはタイムスタンプ、ユーザー入力、タイミング付きのLLM呼び出し、ツール実行、最終応答が記録されます。設定はOPENAI_API_KEYなどの環境変数を介したAPIキーをカバーし、READMEはOpenAI、Anthropic、Gemini、管理されたco/キーをサポートすると述べています。カスタムLLMプロバイダはLLMクラスをサブクラス化してプラグインできます。ライセンスはApache License 2.0で、永続的、世界的、非独占的、無償の著作権ライセンスと同様の特許ライセンスを付与します。ライセンス文書は保証、サポート、セキュリティ保証については何も述べていません。
編集部の結論
ConnectOnionは、関数をツールとして登録し、@xrayやauto_debugで実行を追い、プラグイン、スキル、リモートホスティングまで同じPythonプロジェクトで試したい開発者に向きます。逆に、反復上限の正確な既定値や本番向けの保証を文書だけで確定したいチームには向きません。採用前にPython 3.10以上の環境でmax_iterationsの実値、承認フック、ログの保存先、host(agent)の着信制御を確認してください。
コミュニティノート