Agentplane - coding agent の作業に計画、検証、証拠を残す
AI coding agent は code を直す力を伸ばしています。ただ、team が本当に気にするのは「diff を作れるか」だけではありません。この変更の task boundary は何か。Agent は先に plan を書いたのか。どの check を実行したのか。Reviewer は何を evidence として見ればよいのか。1 か月後に、この file 群がなぜ変わったのか説明できるのか。
今日紹介する basilisk-labs/agentplane は、この operational な問題を扱う project です。新しい model provider でも、chat UI でもありません。CLI-first の local workflow layer として、coding agent の task、plan、verification、context、Agent Change Record を Git から見える artifact として残します。GitHub のページでは現在およそ 54 stars、6 forks、主な言語は TypeScript、ライセンスは MIT。Repository は 2026 年 1 月 27 日に作成され、2026 年 5 月 26 日にも push されています。最新 GitHub release は v0.6.9 で、公開日は 2026 年 5 月 24 日です。
プロジェクト概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リポジトリ | basilisk-labs/agentplane |
| Stars | 約 54 |
| Forks | 6 |
| 主な言語 | TypeScript |
| ライセンス | MIT |
| 作成日 | 2026 年 1 月 27 日 |
| 最近の push | 2026 年 5 月 26 日 |
| 最新 release | v0.6.9 |
Agent 作業の再現性を扱う
Agentplane の README は、これを AI agents の周囲にある operational layer と説明しています。つまり、Claude、Codex、Cursor、Aider のどれを選ぶかではなく、それらの agent が inspectable な local workflow の中で作業することを重視します。
初期化すると、Agentplane は repository に AGENTS.md または CLAUDE.md、.agentplane/WORKFLOW.md、.agentplane/tasks/<task-id>/README.md、.agentplane/tasks/<task-id>/acr.json などを書きます。Task intent、plan、verification command、rollback note、findings、final evidence が repository の近くに残ります。どこかの chat window だけに散らばる状態を避けられます。
これは team にとって現実的です。AI coding の失敗は、model が完全に code を書けないから起きるだけではありません。Task intent が固定されず、verification が記録されず、reviewer が大きな diff だけを渡されることで起きます。Agentplane は「agent に作業させる」を「lifecycle を持つ task の中で作業させる」に変えようとしています。
Agent Change Record が中心
Agentplane の ACR は Agent Change Record の略です。Task intent、workflow state、changed files、verification evidence、review status を記録する machine-readable な work record です。README には agentplane acr generate、validate、check、explain などの command と schema が示されています。
この考え方は重要です。Team が agent の code を受け入れるには、commit message より構造化された evidence package が必要になることがあります。Commit message は人間には読みやすいですが、「task の要求は何か、verification は実行されたか、review state はどうか、どの file が agent change なのか」を安定して表すのは苦手です。ACR はそれを validation 可能な JSON file に入れ、CI、review bot、internal audit tool から扱える形にします。
これは code review の代替ではありません。Review の入口を整えるためのものです。Reviewer は task README と ACR を先に見て、どの file を深く確認するか判断できます。
Local context にも lifecycle を持たせる
Agentplane は local context も扱います。context/raw/**、context/wiki/**、context/facts/**/*.jsonl、context/graph/**/*.jsonl、.agentplane/context/derived といった構造で repository knowledge を整理します。README の考え方は、raw source を immutable に保ち、wiki が synthesis を持ち、facts と graph が structured fact を保存し、derived projection は再生成可能にすることです。
これは「すべての資料を prompt に入れる」より engineering process に近い形です。Context は古くなります。Source が必要です。Review も必要です。Agentplane の context learn、context search、context check は、context maintenance も local workflow の中に入れます。
長く続く project では、この layer が一回の code generation より効くかもしれません。Agent には project convention、past decision、release flow、test gate、known pitfalls が必要です。それらが chat history の中だけにあると、次の task で再利用しにくくなります。
direct と branch_pr の二つの mode
Agentplane には direct と branch_pr の workflow mode があります。
direct は personal development、local fast loop、short task に向いています。現在の checkout で動き、process overhead は少なめです。branch_pr は team 向けです。Task ごとに branch、worktree、PR artifact、handoff material を用意し、agent change の boundary を明確にできます。
この分け方は実用的です。Tool によっては、軽すぎて team review に合わないか、最初から platform 的すぎて個人試用が重くなります。Agentplane は workflow strength を mode として選べるようにし、local task record から始めて、必要に応じて branch と PR artifact を足せるようにしています。
向いている場面
Agentplane は、coding agent を本格的に使い始めた developer や team に向いています。特に agent output を通常の engineering discipline に載せたい場合に合います。
小さな script を Codex や Claude Code に直してもらうだけなら、元の CLI を直接使うほうが速いでしょう。Agentplane が効くのは次のような場面です。
- Agent task ごとに plan と verification record を残したい。
- Agent の change と review evidence を一緒に commit したい。
- Team が AI generated PR に task intent、check result、rollback path を求めている。
- Claude Code、Codex、Cursor、Aider を同じ operational flow に置きたい。
- Local context に source、index、check を持たせたい。
- Platform team や security team が CI で確認できる agent work record を必要としている。
注意したい点
Agentplane はまだ early project です。Stars は少なく、release も速いペースで変わっています。価値が出るかどうかは、team が追加 artifact を読むかどうかに依存します。Task README、ACR、verification record を誰も見ないなら、それらは負担になります。
また、Agentplane は model quality を解決しません。Agent の change が正しいことも保証しません。これは operation rail に近いものです。Plan、verification、evidence を残すだけで、code correctness そのものは test、review、permission boundary、developer judgment に依存します。
Sensitive information にも注意が必要です。Agentplane は local knowledge と run evidence を repository の近くに置きます。再現性は上がりますが、何を commit してよく、何を local-only にするべきかを team で決める必要があります。
まとめ
basilisk-labs/agentplane は、AI coding agent の問題を「model をどう呼ぶか」から「engineering organization が agent の作業をどう受け止めるか」へ進めています。TypeScript CLI として local repository に task、plan、verification record、context、Agent Change Record を生成し、agent が作った code を review、trace、replay しやすくします。
Claude Code、Codex、Cursor、Aider を実際の project に入れ始めていて、chat history と普通の commit message だけでは agent の作業を説明しきれないなら、Agentplane は追いかける価値のある小さな project です。