Mainplane：支持多PC协同与长时间运行的开源AI代理框架

「Mainplane」の概要についてまとめました。

1. Mainplane

1-1. Mainplaneの概要

「Mainplane」は、複数のPCを連携させ、AIエージェントを実行できるオープンソースのAIエージェントハーネスです。
Alexander Yue氏によって開発され、2026年10月26日に公開されました。Go言語で実装されており、MITライセンスで提供されています。

一般的なAIコーディングエージェントは、利用しているPC上で動作することが中心ですが、Mainplaneは常時稼働するサーバーから、複数のPCを操作できる設計になっています。

また、長時間の作業で問題になりやすいコンテキスト管理にも独自の仕組みを採用しています。

Introducing: Mainplane🛫 A new open-source AI agent I built from scratch in Go
Local agents die with your laptop. Cloud agents can't reach your work. Mainplane lives on your server and drives all your computers
> Your old computers → always-on AI shed
> Shared file server for… pic.twitter.com/HZrW85buqB
— Alexander Yue (@Alezander9) October 26, 2026

1-2. Mainplaneの主な特徴

Mainplaneの主な特徴は次のとおりです。

・複数PCの連携：サーバーから複数のPCを操作
・AIエージェント：シェル、ファイル、ブラウザ、デスクトップアプリを操作
・長時間のセッション継続：Compactionを使わず、過去の履歴から必要な情報を取得
・AIモデルの選択：OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルに対応
・外部サービスとの連携：Connectorを通じてAIエージェントにメッセージを送信
・ファイル共有：複数PCから利用できる共有ファイルシステム
・セルフホスト：自分のPCやサーバーで実行可能

Mainplaneは、AIエージェントを単一PCで利用するだけでなく、複数のPCや外部サービスを組み合わせて運用することを重視しています。

2. Mainplaneの主な機能

2-1. 複数PCの連携とリモート操作

Mainplaneは、「Server」と「Worker」を分離した構成を採用しています。

・Server：AIエージェントのセッション、LLMとの通信、認証情報などを管理
・Worker：AIエージェントの指示に従い、シェルやファイル操作などを実行
・Connector：外部サービスからAIエージェントにメッセージを送るための接続機能

例えば、自宅のLinuxマシンをServerとして常時稼働させ、MacやWindowsの開発マシンをWorkerとして接続できます。

ServerとWorkerは、インターネット経由またはプライベートネットワーク経由で接続できます。これにより、離れた場所にあるPCでもAIエージェントに作業を依頼できます。
また、複数PCから同時に利用できる共有ファイルシステムも提供されています。ただし、共有ファイルのホストには対応するLinuxマシンが必要です。

ServerとWorkerを同じPCで動かすこともできるため、複数台のPCは必須ではありません。

2-2. AIエージェントとツール

MainplaneのAIエージェントは、LLMがツールを呼び出すことで、PC上の作業を実行します。

主な操作は次のとおりです。

・Shell：シェルコマンドの実行
・Read：ファイルの読み込み
・Write：ファイルの書き込み
・Edit：ファイルの編集
・Browser Use：Webブラウザの操作
・Computer Use：デスクトップアプリケーションの操作

Mainplaneは、AIエージェントが利用するツールをシンプルに保ち、LLM自身に操作方法を判断させる設計を採用しています。

例えば、ソースコードの編集だけでなく、ブラウザを使った情報収集や、GUIアプリケーションの操作も可能です。
また、複数のセッションを管理でき、利用するAIモデルや操作対象のPCを作業に応じて選択できます。

2-3. Compaction不要のセッション継続

Claude CodeやCodexなどのAIエージェントでは、会話履歴が長くなると「Compaction」（コンテキスト圧縮）を利用することがあります。

Compactionは、過去の会話履歴をLLMで要約し、その要約を使って作業を継続する仕組みです。
しかし、要約には時間とトークンを消費するほか、細かい情報が失われる可能性があります。

Mainplaneでは、代わりに「Context Retrieval（コンテキスト検索）」を採用しています。

動作の流れは次のとおりです。

(1) セッションの履歴をファイルに保存
(2) コンテキストが上限に達したら、新しいセッションを開始
(3) 新しいセッションから過去の履歴を必要に応じて検索
(4) 必要な情報を取り出し、作業を継続

つまり、履歴を要約して引き継ぐのではなく、元の履歴を保存して必要な情報だけを取り出す方式です。

開発者がClaude Opus 5.5を使用し、約40万トークンのセッションで実施した比較では、次の結果が報告されています。

・Compaction（キャッシュなし）：38秒、1.99ドル
・Compaction（キャッシュあり）：29秒、0.17ドル
・MainplaneのContext Retrieval：15秒、0.10ドル

この検証ではMainplaneの方が高速かつ低コストでした。ただし、特定条件での測定結果であり、あらゆるタスクで同じ効果が得られるとは限りません。

2-4. AIモデルと外部サービスの連携

Mainplaneは、特定のAIモデルに依存しない設計です。

主な対応プロバイダーは次のとおりです。

・OpenAI：GPT系モデル
・Anthropic：Claude系モデル
・Google：Gemini系モデル
・その他：対応するモデルプロバイダー

公式READMEでは、APIキーに加えて、Claude CodeやChatGPTのサブスクリプションを、通常の利用制限内で使用できると説明されています。

また、Connectorを利用することで、外部サービスからAIエージェントにメッセージを送り、作業を依頼することもできます。
これにより、PC上のターミナルだけでなく、外部からAIエージェントにアクセスする運用が可能になります。

3. 注意点

4-1. セキュリティと権限管理

Mainplaneは、AIエージェントから複数のPCを操作できるため、アクセス権限の設定が重要です。
特に、シェルコマンドやファイル操作を許可する場合、意図しない変更や情報漏洩のリスクがあります。

主な対策は次のとおりです。

・専用Workerの利用：重要なデータがあるPCと実行環境を分離
・アクセス権限の制限：必要なファイルや操作だけを許可
・認証情報の管理：APIキーや秘密情報へのアクセスを制限
・操作履歴の確認：AIエージェントの実行内容を確認

公式READMEによると、ユーザーデータはデフォルトでは開発元に共有されず、設定から任意でデータ共有を有効にできます。ただし、標準構成では接続先の検出に外部サービスを利用し、通信にはCloudflare Tunnelを利用します。
ただし、利用するLLMプロバイダーへのデータ送信は別途発生するため、各サービスのデータ取り扱いにも注意が必要です。

4-2. セッション継続の限界

MainplaneのContext Retrievalは、元の会話履歴を保持できる点が特徴ですが、必要な情報を必ず取得できるわけではありません。

例えば、過去の複数のセッションにまたがる情報を参照する場合、検索が不十分だと作業に必要な情報を見落とす可能性があります。
また、Mainplaneは新しいプロジェクトであるため、既存のAIエージェントと比べた安定性や、長時間運用での実績については、今後の検証が必要です。