要するに： agency-agentsは、2026年9月1日現在、GitHubで149,312スターを獲得している、AIエージェントペルソナの最大の厳選されたコレクションです。これは、約20のカテゴリフォルダにわたる300以上のエージェント定義ファイルを同梱し、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Windsurf、Aider、その他多くのツールにワンコマンドでインストールします。得られるのはフレームワークであり、能力ではありません。ペルソナはエージェントがタスクに取り組む方法を変更しますが、エージェントが持っていない事実を与えるわけではなく、セッションを超えて存続することはありません。
これは、2026年にインストールする価値のある5つのオープンソースAIエージェントツールのまとめの中から、1つのツールを深く掘り下げたものです。
あなたのコーディングエージェントには、「役立つジェネラリスト」という一つの個性があります。認証フローのレビューを依頼すれば、常識的で忘れやすいアドバイスが得られます。脅威モデルとチェックリストを持つセキュリティレビューアに依頼すれば、調査結果が得られます。
そのギャップを埋めるのがagency-agentsです。これは、エージェントの専門化に関するRedditのスレッドから始まり、すべてをインストールすると少なくとも1つの人気のあるエージェントランタイムが機能しなくなるほど大規模な名簿に成長しました。ここでは、実際に何が含まれているか、必要な部分をインストールする方法、そしてペルソナライブラリではできない2つのことについて説明します。
実際にインストールするもの
各エージェントはMarkdownファイルです。1行のシステムプロンプトでも、コード付きのプラグインでもありません。ファイルには、アイデンティティとパーソナリティ、核となるミッション、作業プロセス、例を含む技術的な成果物、そして成功指標が含まれています。
2026年9月1日現在、リポジトリツリー内のMarkdownファイルを数えると、20のトップレベルカテゴリフォルダにわたって312個あり、examples/ディレクトリを除くと306個になります。分布は構築系のものに偏っています。
| 部門 | エージェントファイル |
|---|---|
| エンジニアリング | 59 |
| 専門 | 58 |
| マーケティング | 36 |
| ゲーム開発 | 21 |
| 統合 | 18 |
| 戦略 | 16 |
| GIS | 13 |
| セキュリティ | 12 |
| デザイン | 10 |
| 営業 | 9 |
| テスト | 9 |
| 有料メディア | 7 |
| プロジェクト管理 | 7 |
| 学術 | 6 |
| 空間コンピューティング | 6 |
| サポート | 6 |
| 金融 | 5 |
| 製品 | 5 |
| ヘルスケア | 3 |
リポジトリのREADMEがまだ「230以上のエージェント」を宣伝している点に注意してください。その記述は古いです。ツリーは300を超えて成長しています。
ほとんどの開発者がエンジニアリング部門から始めるでしょう。その専門性は、プロンプト集から予想されるよりも高いです。明らかな「フロントエンド開発者」や「バックエンドアーキテクト」のエントリに加えて、Cisco IOS-XE、Juniper Junos、Palo Alto PAN-OSに特化した「ネットワークエンジニア」、ESP32、STM32、Nordicターゲット向けの「組み込みファームウェアエンジニア」、事後分析とオンコール体制のための「インシデント対応指揮官」、そしてリポジトリを読み取り専用で調査し、変更を提案するのではなく事実を述べるように書かれた「コードベースオンボーディングエンジニア」がいます。
最後のエージェントは、このパターンが機能する良い例です。明示的な編集禁止の指示を持つ読み取り専用のペルソナは、デフォルトのエージェントとは全く異なるツールであり、ファイル一つ分のコストしかかかりません。
セットアップを壊さずにインストールする
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents
./scripts/install.sh
特定のツールと部門のサブセットをターゲットにするのがより健全なデフォルトです。
# すべてをClaude Codeへ
./scripts/install.sh --tool claude-code
# 2つの部門のみ
./scripts/install.sh --tool claude-code --division engineering,security
# 指定されたエージェントのみ
./scripts/install.sh --tool cursor --agent frontend-developer,ui-designer
# コミットする前に何が存在するか確認
./scripts/install.sh --list teams
./scripts/install.sh --tool opencode --division engineering --dry-run
サポートされているターゲットには、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot、Windsurf、Aider、Kimi Code、Hermes、Antigravity、Osaurus、Mistral Vibeが含まれます。また、macOS、Linux、Windows向けに、名簿を閲覧し、クリックでインストールし、自動更新するネイティブデスクトップアプリ（agencyagents.app）と、Homebrew caskも提供されています。
すべてをインストールする前に、これをお読みください。 OpenCodeのランタイムは現在、約119のエージェントのみを登録し、残りはサイレントに破棄します。これはリポジトリでアップストリームのバグとしてドキュメント化されています。`--division` を使用してサブセットをインストールすると、制限内に収まり、選択が制限を超えそうになるとインストーラーが警告します。サイレントな切り捨ては最悪の障害モードです。なぜなら、欲しかったエージェントが失われ、何も通知されないからです。
その特定のバグとは別に、300ものペルソナをインストールするのは良い考えではありません。覚えられない名簿は、使わない名簿です。あなたが働く2つの部門をインストールし、4、5つのファイルを読み、あなたのチームが実際にどのように機能するかと一致しないものを削除してください。
ペルソナが変えるもの、変えないもの
ペルソナはフレームです。エージェントが何を求め、どのような形式で生成し、何をもって完了と見なすかを設定します。これは想像以上に価値があります。なぜなら、エージェントの悪い出力の大部分は、モデルが間違っているのではなく、誤った回答の形に最適化しているからだ。
ペルソナができないのは、モデルが持っていない情報を提供することです。これは、人々が一週間で発見する限界であり、APIの周辺で最も顕著に現れます。
バックエンドアーキテクトをロードして、社内請求サービス用のクライアントを作成するよう依頼してみてください。それは、考案したレスポンスの形に対して、クリーンで慣用的なコードを生成するでしょう。冪等キーが繰り返されたときにサービスが異なるエラーエンベロープで409を返すことや、ページネーションカーソルがオフセットではなく不透明であることなど、知る由もありません。ペルソナはコードをより整理しましたが、正しくしたわけではありません。
同じ限界はテスト部門にも当てはまります。QAペルソナは、APIの自身のメンタルモデルに対して徹底的なテストを作成するため、テストは合格しますが何も証明されません。その特定のループが危険である理由については非決定性AIエージェントのテストで、実際の形状が変化したときに何が壊れるかについてはAPI変更がAIエージェントを壊すときに何が起こるかで取り上げました。
解決策は、ペルソナが補償することを期待するのではなく、エージェントにコントラクトを与えることです。APIがApidogで設計されている場合、OpenAPI仕様が真の情報源となります。つまり、実際のスキーマ、実際のステータスコード、実際のエラーエンベロープです。エージェントはコールサイトから再構築するのではなく、それらを読み取ります。モックは同じ仕様から生成され、ペルソナが偽造しようとは考えないエラーブランチも含まれます。そして、現実と仕様が乖離すると、CIでテストスイートが大きな音を立てて失敗します。
その組み合わせが有用なメンタルモデルです。ペルソナはエージェントがどのように動作するかを決定し、仕様が何が真実かを決定します。関連資料：「OpenAPI仕様をエージェントツールとして使用する」および「エージェント向けのAPIツールスキーマ設計」。ライブ仕様をエージェントのコンテキストに組み込みたい場合は、Apidogをダウンロードして既存のプロジェクトに向けてください。
2番目の限界：ペルソナはチームではない
名簿の比喩が約束しながらも実現しない点がここにあります。
謳い文句は、指先で完全なエージェンシーを操れるというものです。実際には、1つのセッションで1つのペルソナをアクティブ化し、それがタスクを実行するとセッションは終了します。翌日には、再度アクティベーションをタイプします。チームは存在しません。なぜなら、永続的なものが何もないからです。アサインメントも、前回の火曜日にセキュリティレビューアが何を発見したかの記録も、同僚がそれを見る方法もありません。このリポジトリの9つの部門は、組織内でしか意味をなさない役割を記述しており、それらをインストールするツールは組織の概念を持っていません。
名簿のアイデアを単一のターミナルセッションを超えて存続させたいのであれば、欠けている層はワークマネジメントです。Sharklyはまさにそのために構築されており、agency-agentsとのマッピングは詳しく説明する価値があるほど近いものです。
- Sharklyにおけるエージェントは、再入力するプロンプトではなく、保存された設定です。 指示、ランタイム、スキル、リポジトリ、環境を保持します。一度調整したペルソナは再利用され、これは
~/.claude/agents/内の.mdファイルが目指している永続的なバージョンです。 - クルーは、リーダーエージェントと他のエージェント、そして人々で構成されます。 これは、実際のメカニズムを持つ部門の概念です。クルーはリーダーファーストで実行されます。リーダーはタスクのコンテキストを読み取り、どのメンバーを招集するかを決定し、その結果を1か所にまとめます。各スペシャリストが同時に開始して競合するわけではありません。
- 作業は割り当てられるものであり、呼び出されるものではありません。 チームメイトにタスクを与えるのと同じように、エージェントにタスクを与えます。それはスペース、プロジェクト、スプリント内に存在し、チームがすでにそこで作業している場合はJira同期も可能です。
- 実行は自己責任です。 ラップトップ、サーバー、またはコンテナであるコンピュータを接続すると、Sharklyはそこにすでにインストールされているランタイムを使用します。あなたのClaude CodeまたはCodexのサブスクリプションが作業を行い、トークンを転売することはありません。
- 出力はレビュー可能です。 進捗状況、ツール呼び出し、結果はタスクにストリーミングされ、エージェントの出力は返信可能なコメントとして表示されます。バックログ内のタスクは実行を開始しないため、何も実行される前に作業を準備できます。
簡単に言えば、agency-agentsは職務記述を提供し、Sharklyはそれらの仕事が割り当てられ、実行され、レビューされる場所を提供します。このリポジトリを、インストールして忘れるフォルダとしてではなく、真のエージェントを育成するための役割定義のライブラリとして活用してください。
既存のものをテンプレートとして、自分自身のものを作成する
このリポジトリが提供する最も永続的なものはフォーマットです。いくつかのファイルを読めば、自分のスタック用のペルソナを書くのに約15分かかり、特定の環境に特化したものは常に一般的なものよりも優れています。
優れたファイルに共通する構造は以下の通りです。
- アイデンティティと声。 このエージェントが誰であるか、どのように話すか。見た目だけのようですが、長いタスクの途中でエージェントが一般的なアシスタントモードに戻ってしまうのを防ぐ部分です。
- 核となるミッション。 成功が何を意味するかの1文。Codebase Onboarding Engineerファイルが良い例です：読み取り専用で探索し、コードパスをトレースし、構造と動作に関する事実を述べ、何も提案しない。
- 作業プロセス。 エージェントが従う順序付けられたステップ。これは盗む価値のあるセクションです。7つのステップを持つレビューペルソナは、セッション間で一貫した出力を生成します。それがないと、その日にモデルが感じた通りのものを生成します。
- 成果物。 具体的な成果物をフォーマット付きで。「レポート」ではなく、「重大度、ファイルパス、行番号を含む発見事項のMarkdownテーブル」と記述します。
- 成功指標。 エージェントが完了したと判断する方法。これは、その作業をチェックするための基準でもあります。
API作業用の自社版は次のようになるでしょう。
# API Contract Reviewer
## Mission
Verify that new or changed endpoints match the OpenAPI spec in this
repository before they reach review. Report mismatches. Do not edit code.
## Process
1. Read the spec for every endpoint touched by the current diff.
2. For each one, compare the handler against the spec: status codes,
response schema, error envelope, required headers, pagination style.
3. Run the contract tests. Record failures verbatim.
4. Check that new endpoints were added to the spec, not just to the router.
5. Flag any response field present in code and absent from the spec.
## Deliverables
A table: endpoint, method, mismatch type, spec line, code line, severity.
No prose summary. No suggested fixes unless asked.
## Done when
Every endpoint in the diff appears in the table with a verdict, and the
contract test output is included as evidence.
このファイルは短く、リポジトリに同梱されている59のエンジニアリングペルソナのどれよりもバックエンドチームに貢献します。なぜなら、あなたの仕様、あなたのテスト、そしてあなたの完了の定義を明記しているからです。重要なのはステップ3です。ペルソナは意見ではなく証拠を生成するように指示されており、これは行動可能なレビューと安心させるだけの段落との違いです。
同じ手法は、インシデント対応、移行作業、依存関係のアップグレード、オンボーディングにも有効です。ファイル構造を取り入れ、プロセス規律を維持し、一般的な内容をあなたのものに置き換えてください。エージェントの出力が人間や他のエージェントへの引き渡しに耐えなければならない場合、フォーマット契約がほとんどの作業を担います。これは「エージェントの引き渡しとコンテキストの受け渡し」で述べた点です。
スター数はここで意味があるか？
149,312スターは非常に多く、注意が必要です。ペルソナリポジトリは、理解しやすく、共有しやすく、試すのに費用がかからないため、他のどのカテゴリよりも早くスターを獲得します。スターは誰かがこれが良いアイデアだと思ったことを意味し、今も使っているという意味ではありません。
このリポジトリを信頼できるものにしているのは、その数ではなく、作業の形です。2025年10月以来の実績あるコントリビューション履歴があり、MITライセンスであり、OpenCodeの登録上限を含む自身の限界を文書化しており、エージェントファイルは一般的な役割の飾りではなく、特定のドメインコンテンツを伝えています。ピークに達して停止した多くの「素晴らしいプロンプト」リポジトリと比較してみてください。
よく知っている部門のファイルを3つ開いて判断してください。フロントエンド開発者のファイルに優秀なフロントエンド開発者が言うようなことが書かれているなら、残りの部分も問題ないでしょう。求人広告のように読めるなら、そのリポジトリはスキップしてください。
実際に価値を引き出す方法
持続可能なワークフローは以下の通りです。
- 1つの部門をインストールする。 日常業務に合致するものを選んでください。ほとんどの読者にとってはエンジニアリングでしょう。
- ファイルを読む。 4つか5つ、最初から最後まで。保持する価値のある「プロセス」セクションを探します。
- 編集する。 あなたのスタック、あなたの慣習、あなたの完了の定義を追加します。一般的なReactショップを説明するペルソナは、あなたのテストルールが含まれた同じファイルよりも価値が低いです。
- 編集したペルソナに実際の入力を与える。 あなたのOpenAPI仕様を持つセキュリティレビューアは、コントラクトの問題を発見します。それがない同じレビューアは、チェックリストを作成するでしょう。
- 定着したものを昇格させる。 週に2回使用するペルソナは、マシン間でコピーするファイルではなく、ワークマネジメントシステム内の保存されたエージェントとなるべきです。
その最後のステップが、チームがこれをスケールアップさせるか、静かに放棄するかの分岐点となります。
よくある質問
agency-agentsはCursorやCodexでも動作しますか、それともClaude Codeのみですか？ すべてで動作します。convert.shスクリプトはツールごとに統合ファイルを生成し、install.sh --toolは特定のツールをターゲットにします。Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Copilot、Windsurf、Aider、Kimi Codeなど、いくつかのツールがサポートされています。API作業用のエージェントクライアントを比較する場合は、「CursorとCopilotにおけるAPIクライアントの考察」をご覧ください。
300個すべてのエージェントをインストールすべきですか？ いいえ。OpenCodeでは、ランタイムが約119個しか登録せず、残りをサイレントに破棄するため、できません。他のツールでは技術的には可能ですが、ほとんど使用することはないでしょう。部門ごとにインストールしてください。
ペルソナはエージェントをより賢くしますか？ それはエージェントの方向性をより良くします。APIが何を返すかを含む事実に関する質問の精度は変わりません。それには実際の仕様が必要であり、それは「AIエージェントの時代にAPIツールはまだ必要か」での議論です。
インストールスクリプトを実行しても安全ですか？ それはエージェント定義ファイルをツールの設定ディレクトリに書き込みます。それが目的です。完全なソースが利用可能なMITライセンスであり、--dry-runは実行する前に何をするかを表示します。まずドライランを実行してください。エージェントに触れさせるものに関する一般的な原則は「AIエージェントのガードレール」にあります。
これとエージェントフレームワークの違いは何ですか？ 各セッションで1つずつではなく、複数のペルソナを同時に実行したい場合は、Orcaです。StrandsやAgentKitのようなフレームワークは、コードでランタイムオーケストレーションを提供します。agency-agentsは、既存のエージェントの動作を変更するMarkdownファイルを提供します。異なるレイヤーであり、重複はありません。
まとめ
agency-agentsは、特定の発想の最良の形です。つまり、エージェントが自分の役割を認識しているときに、より良い仕事をするというものです。部門をインストールし、ファイルを読み、チームに合ったものに編集することで、約20分のセットアップで真の価値が得られるでしょう。
次に、それが解決しない2つのことについて正直になりましょう。ペルソナはあなたのAPIが何を返すかを知りません。これはApidogの役割です。また、チームが見たりレビューしたりできるものとして永続化しません。これはSharklyの役割です。名簿は良い出発点です。しかし、組織ではなく、真実の情報源でもありません。