ドキュメント

Ankole の実行と運用

Ankole を配置し、ランタイムモデルを理解し、管理下の専用インスタンスを運用します。

導入から始める

01はじめに

02ユーザーガイド

03開発者ガイド

アーキテクチャcontrol plane、Agent Computer Worker、Actor Runtime、Brain、Background Agent Job が Ankole Agent Harness をどう構成するかを説明します。
AIGateway APIOpenResponses 互換の AI boundary。HTTP、SSE、WebSocket endpoint、stateless と stateful の呼び出し、provider routing について説明します。
SignalsGateway共有作業の入口レイヤー——chat、webhook、provider イベントが、ソースの事実を実行状態に書き換えることなく actor イベントになる仕組み。
Actor Runtime長時間実行のセッションがどのように生き、目覚め、失敗し、復旧するか——actor key、OTP の失敗ドメイン、activation フェンス、RuntimeFabric のライブパス。
Background Agent Jobsworker の損失を生き延びる永続的で再開可能な作業 — Job ステートマシン、入力待ち、owner の wakeup、Actor Runtime との境界。
Principal と AuthZAnkole デプロイメントインスタンスの権限境界 — 説明責任のある主体としての Principal、権限 grant、グループメンバーシップ、プロンプトの慣習ではなくランタイムによる強制。
Agent LibraryAgent にできること——Skill はファイルシステム上の bundle として、Agent Plugin は Codex パッケージとして扱い、Agent ごとに「既定 → 上書き」で解決する有効化モデル。
Agent Computer WorkerBun と TypeScript の Worker が、コントロールプレーンが各ターンをフェンス管理する一方で、モデルループ、ツール、ファイル、ターミナル状態、ストリーミング出力をどのように実行するか。
Rust Kernel共有ネイティブレイヤー。認可、RuntimeFabric transport、AI データプレーンのプリミティブの 1 つの Rust 実装であり、Elixir control plane と Bun worker の両方からロードされます。
Control Plane Pluginsファーストパーティの Elixir 拡張モデル — 発見・アクティブな plugin、サブシステム契約、AppConfigure キー、監督付き子プロセス、次回起動時の有効化境界。
Skill と Control Plane Plugin の開発Agent に仕事の方法を追加するか、identity、channel、configuration、監督下の service を control plane に追加します。
Worker CLI の機能Agent の機能を、--help が契約を担う shell コマンドとして出荷し、Agent が関連する判断をする場所に一文のポインタを配置します。
Provider の追加AIGateway provider の宣言方法。DSL、コンパイルされた定義、設定、能力、prepare 関数、plugin ベースの登録について説明します。
Context の圧縮とコンパクションAnkole が長い会話をモデルのコンテキスト内に保つ仕組み — AIGateway による自動履歴コンパクションと、逐語的なユーザー原文の保持。
Agent ループコントロールプレーンのターンライフサイクルと worker 側の agent ループの境界 — 各側が所有するもの、通信方法、反復予算と再試行の所在。
プロンプト組み立てagent が毎ターン見るシステムプロンプトがどう構築されるか — コントロールプレーンのデータ provider、それを worker に運ぶ 2 つの channel、最終プロンプトを生成する worker 側の組み立て。
Provider ランタイムAIGateway が selector を provider に解決し、準備済みリクエストを構築し、kernel を通じてディスパッチする仕組み — モデル呼び出しから provider 応答までの 3 つの段階。
Tool ランタイムWorker が Turn ごとの tool を schema 化して dispatch する仕組み。メイン Turn の Workflow tool と、制限された Workflow タスクの tool catalog を含みます。
軌跡とメッセージ形式Ankole が会話メッセージとBackground Agent Jobの軌跡をどう保存・プロジェクションするか — 2 つの保存形状、ChatML の正規形式、モデルが見るプロジェクション。
コード実行Ankole の Agent が、通常の会話または永続的な Background Agent Job としてコードを実行する方法。
MCP-backed Skill を使う有効化された Skill が、mcporter を通じて Agent または Automation スクリプトを MCP server にルーティングする方法。
Todo と clarifyAnkole の Agent が複雑なタスクを計画し、作業の途中で実際の曖昧さを解決する方法——todo ツール（session ごと、進行中の項目は最大 1 つ）と clarify ツール（判断の質問を 1 つあて、恒久的に記録し、その Turn を終了する）。Agent がそれぞれをどう使うか、operator が何を期待すべきでないか。
監査証跡Ankole の監査面の読み方——AuthZ の付与記録、control-plane の構造化ログ、そしてそれぞれが誰がいつ何を変えたかをどう記録するか。
AIGateway API の使い方外部の呼び出し側が AIGateway REST API を使う方法——OpenResponses 互換エンドポイント、agent と admin の token の違い、ステートレス/ステートフル呼び出し、実践例。

04リファレンス

05ガイド