What is Lacquer?
Lacquerは、開発者にとって使い慣れたツールチェインを活用し、複雑で繰り返し発生するタスクを自動化したいエンジニア向けに設計されたオープンソースのAIワークフローエンジンです。アプリケーションコードに適用するのと同じGitOpsの原則を用いて、信頼性の高いAI駆動型の社内ツールを構築できます。GitHub Actionsを想像してみてください。ただし、AIエージェントを自社のインフラストラクチャ内でオーケストレーションするために特化して構築されたものです。
主な機能
Lacquerは、プロダクションレベルのAI自動化を構築、テスト、デプロイするために必要不可欠な機能を提供します。
↔️ GitOpsネイティブな設計: ワークフローは、シンプルで宣言的なYAMLファイルで定義されます。これは、他のコードと同様に自動化をコミット、バージョン管理、ピアレビューできることを意味し、社内ツールに予測可能性と監査可能性をもたらします。
💻 ローカル優先、ゼロ依存の開発: Lacquerは、外部依存関係を持たない単一の軽量Goバイナリです。クラウドアカウントや複雑なPython環境に悩まされることなく、ノートパソコン上でワークフロー全体を構築・テストでき、摩擦のない開発サイクルを保証します。
🤖 高度なマルチエージェントオーケストレーション: 単一のワークフロー内で複数のAIエージェントを定義し、組み合わせることができます。各エージェントに異なるモデル(例:分析にはAnthropicのClaude、生成にはOpenAIのモデル)、システムプロンプト、およびツールを割り当てることができ、ジョブの各ステップに最適なツールを使用できるようになります。
⚙️ 強力で使い慣れた制御フロー: GitHub Actionsを使用したことがある人なら誰でもすぐに慣れるDSL(ドメイン固有言語)を使用して、真に動的なワークフローを構築できます。以前のステップの出力に基づいて条件付き実行を実装したり、特定の条件が満たされるまで実行されるループを作成したりできます。
ユースケース
Kubernetes Podの自動診断: Podが停止している場合、Lacquerワークフローをトリガーし、最新のログを自動的に取得し、エラーをフィルタリングして、Kubernetesのエキスパートとして事前設定されたAIエージェントに渡すことができます。エージェントはログを分析して根本原因を特定し、エラーパターンをチェックし、具体的な修復手順のセットを返します。これにより、平均復旧時間(MTTR)を劇的に短縮できます。
インテリジェントなサービス稼働状況監視と修復: スケジュールに基づいて実行されるワークフローを作成し、サービスの主要な稼働状況メトリクスをチェックできます。ワークフローが定義されたしきい値(例:5%)を超えるエラー率を検出した場合、デプロイのスケーリング、ローリングリスタートの実行、そしてリスタート後のサービス稼働状況の再検証など、一連の自動化されたアクションを条件付きでトリガーできます。
Lacquerを選ぶ理由
エンジニアリングチームにとって、AI自動化の構築は、多くの場合、開発者のワークフローに合わないノーコードプラットフォームとの妥協を意味します。Lacquerは、これとは異なる哲学に基づいて構築されています。
UIではなくコードで作業: バージョン管理できないドラッグ&ドロップインターフェースは忘れてください。Lacquerを使えば、自動化の全体が透明で監査可能であり、Gitリポジトリ内に存在します。
制御性と拡張性: 「ブラックボックス」システムとは異なり、Lacquerはオープンソースであり、拡張性を考慮して構築されています。任意の言語で独自のカスタムツールを作成し、AIエージェントに新しい機能を与えることができます。これにより、システムが独自のニーズに確実に適応します。
より迅速な開発とどこへでもデプロイ: すべてをローカルで実行およびテストできるため、デプロイの摩擦が解消されます。準備が整えば、この自己完結型バイナリをKubernetes、サーバーレス環境、または標準的な仮想マシンに簡単にデプロイできます。
わずか数分で開始
Lacquerは、すぐに価値を提供できるように設計されています。インストールから最初のAI駆動型ワークフローの実行まで、1分もかかりません。ドキュメントを探索し、GitHubでプロジェクトをご確認ください。Lacquerがどのように社内のエンジニアリング業務を合理化できるかをご覧いただけます。





