Stripe・Ramp級の社内AIコーディングエージェントをオープンソースで構築！ — open-swe

アーキテクチャ・仕組み

Open SWEは LangGraph と Deep Agents フレームワーク上に構築されています。既存のエージェントをフォークするのではなく、Deep Agentsの上に「コンポーズ（組み合わせ）」する方式を採用しており、上流の改善を取り込みつつ独自カスタマイズが可能です。

サンドボックス（隔離実行環境）

各タスクは独立したクラウドサンドボックス（リモートLinux環境）で実行されます。対応プロバイダー：

• Modal
• Daytona
• Runloop
• LangSmith
• 独自プロバイダーのプラグインも可能

特徴：

• スレッドごとにサンドボックスが永続化（フォローアップメッセージで再利用）
• サンドボックスが到達不能になった場合は自動再作成
• 複数タスクが並列実行可能（キューイングなし）

ツール一覧

約15個の厳選されたツールセットを採用（「量より質」の方針）：

Deep Agents組み込みツール：read_file, write_file, edit_file, ls, glob, grep, write_todos, task（サブエージェント生成）

コンテキストエンジニアリング

• AGENTS.md — リポジトリルートに配置すると、コーディング規約やテスト要件などがシステムプロンプトに自動注入される
• ソースコンテキスト — LinearのIssue全文やSlackスレッド履歴が自動で収集・渡される

オーケストレーション

サブエージェント

taskツールでチャイルドエージェントを生成し、独立したサブタスクを並列処理可能。各サブエージェントは独自のミドルウェアスタック・TODOリスト・ファイル操作を持つ。

ミドルウェア

• check_message_queue_before_model — 実行中にLinearコメントやSlackメッセージが来た場合、次のモデル呼び出し前に注入
• open_pr_if_needed — エージェントがPRを開かなかった場合に自動でコミット＋PR作成する安全策
• ToolErrorMiddleware — ツールエラーのグレースフルハンドリング

呼び出し方法

• Slack — ボットをメンション。repo:owner/name構文でリポジトリ指定可能
• Linear — Issue に @openswe とコメント
• GitHub — エージェントが作成したPRのコメントで @openswe をタグ付け

デフォルトモデル

コード例では anthropic:claude-opus-4-6 が使用されています。カスタマイズガイドでモデル変更が可能です。

ライセンス

MITライセンス（商用利用を含む自由な利用が可能）

READMEでは詳細なインストール手順は別ドキュメント（INSTALLATION.md）に記載されています。主な手順の概要は以下の通りです：

1. GitHub Appの作成 — GitHubとの連携用アプリを設定
2. LangSmithの設定 — エージェント実行基盤の準備
3. Linear/Slack/GitHubトリガーの設定 — 各サービスからの呼び出し設定
4. 本番デプロイ — プロダクション環境への展開

詳細は INSTALLATION.md を参照してください。

カスタマイズについては CUSTOMIZATION.md を参照してください。