Google、実験的なマルチエージェントオーケストレーションテストベッド「Scion」をオープンソース化
Googleは、ローカルおよびリモートのコンテナで並行実行されるエージェント群を管理するための実験的オーケストレーションテストベッド「Scion」をオープンソース化した。
キーポイント
Scionの概要
Googleが公開した実験的なオーケストレーションテストベッドで、開発者が専門化された複数のエージェントをグループで実行できる環境を提供する。
主な機能
分離されたアイデンティティ、認証情報、共有ワークスペースを持つエージェントを、ローカルおよびリモートのコンピュート環境でコンテナとして並行実行・管理できる。
開発者向けツール
マルチエージェントシステムの研究や開発を支援することを目的としており、オープンソースとして公開されている。
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影響分析
Googleがマルチエージェントシステムの開発基盤をオープンソース化することで、研究コミュニティへの貢献と標準化の推進を図っている。ただし現状は実験段階のテストベッドであり、実用化への道筋はまだ明確ではない。
編集コメント
マルチエージェントシステムの実装基盤整備に向けたGoogleの取り組みを示すが、現状は実験的ツールであり、実際のプロダクトへの影響は限定的と見られる。
ローカルおよびリモートの計算リソース上でコンテナ内で並行実行されるエージェントを管理するために設計された Scion は、開発者が隔離されたアイデンティティ、資格情報、共有ワークスペースを持つ専門的なエージェントのグループを実行できる実験的なオーケストレーションテストベッドです。
Google は Scion を「エージェントのためのハイパーバイザー」と表現し、エージェントメモリ、チャットルーム、タスク管理といったマルチエージェントシステムのコンポーネントを直交する関心事として統合することを可能にします。
Scion は「ディープエージェント」(Claude Code、Gemini CLI、Codex など)を隔離された並行プロセスとしてオーケストレーションします。各エージェントには独自のコンテナ、git worktree、資格情報が割り当てられるため、他のエージェントの作業を妨害することなくプロジェクトの異なる部分で作業できます。エージェントはローカル、リモート VM、または Kubernetes クラスター間で実行されます。
Scion を使用すると、開発者は動的に進化し並列で実行され、コーディング、監査、テストといった個別の目標を追求するタスクのグラフを管理できます。固定されたエージェントセットに依存するのではなく、一部のエージェントが専門的で長寿命である一方、他のエージェントが一時的で単一のタスクに紐づくなど、多様なエージェントのライフサイクルをサポートします。
Scion の基本的な原則の一つは、制約よりも隔離を優先してエージェントの操作を安全にすることです。つまり、ルールを定義してコンテキストに埋め込むことでエージェントの行動を制限するのではなく、タスクを完了するために必要なことを何でも実行できるようにしつつ、外部の境界とガードレールを適用するアプローチを採用しています:
Scionは、エージェントを--yoloモードで実行することを好みます。この際、インフラストラクチャ層でのネットワークポリシーの対象となるコンテナ、git worktrees、計算ノード内にエージェントを隔離して実行します。
Scionは、ハルネス(harnesses)と呼ばれるアダプターを通じて複数の人気エージェントをサポートしています。これらはライフサイクル、認証、構成を管理します。サポートされているエージェントにはGemini、Claude Code、OpenCode、Codexが含まれますが、後者2つに対するサポートは現在部分的なものです。
開発者は、名前付きプロファイル(named profiles)を介してDocker、Podman、Apple containers、Kubernetesなど、異なるコンテナ化ランタイムをScionと組み合わせて使用できます。
Scionを使用するには、開発者は独自の用語集に精通する必要があります。これには、プロジェクトに対応する「grove」、オーケストレーションのための中央制御プレーンである「hub」、ハブが実行されるマシンである「runtime broker」などの概念が含まれます。
Scionの機能をデモンストレーションするために、Googleはゲーム「Relics of the Athenaeum」のコードベースを公開しました。このゲームでは、エージェントのグループが協力して計算パズルを解決します。このコードは、異なるハルネス上で実行される個別のエージェントが、異なるキャラクターになりすまして連携する方法を示しています。ゲームランナー(game runner)は新しいキャラクター/エージェントを生成する役割を担い、それらのエージェントはさらにワーカーや専門的なエージェントを動的に生成します。コラボレーションは、課題と解決策に関するデータを読み書きするための共有ワークスペースを通じて行われるほか、ダイレクトメッセージやパーティー全体へのブロードキャストによっても実施されます。
著者について
セルジオ・デ・シモーネ
セルジオ・デ・シモーネはソフトウェアエンジニアです。セルジオは、シーメンス、HP、そして小規模なスタートアップ企業など、多様な開発環境で25年以上にわたりソフトウェアエンジニアとして活動してきました。過去10年以上は、モバイルプラットフォームおよび関連技術の開発に注力しています。現在は大規模ML社(BigML, Inc.)で勤務し、iOSおよびmacOS開発をリードしています。
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原文を表示
Designed to manage concurrent agents running in containers across local and remote compute, Scion is an experimental orchestration testbed that enables developers to run groups of specialized agents with isolated identities, credentials, and shared workspaces.
Google describes Scion as a "hypervisor for agents" that enables the integration of multi-agent system components like agent memory, chatrooms, and task management as orthogonal concerns.
Scion orchestrates "deep agents" (Claude Code, Gemini CLI, Codex, and others) as isolated, concurrent processes. Each agent gets its own container, git worktree, and credentials — so they can work on different parts of your project without stepping on each other. Agents run locally, on remote VMs, or across Kubernetes clusters.
Scion enables developers to manage a graph of tasks that evolve dynamically and execute in parallel, pursuing distinct goals, such as coding, auditing, and testing. Rather than relying on a fixed set of agents, it supports distinct agent lifecycles, with some agents being specialized and long-lived, while others are ephemeral and tied to a single task.
One basic tenet of Scion is preferring isolation over constraints to make agents' operations safe. This means that instead of constraining an agent's behavior by defining rules and embedding them into its context, Scion opts for letting agents do whatever they need to do to complete their tasks while enforcing outside boundaries and guardrails:
Scion favors running agents in --yolo mode, while isolating them in containers, git worktrees, and on compute nodes subject to network policy at the infrastructure layer.
Scion supports multiple popular agents through adapters called harnesses, which manage lifecycle, authentication, and configuration. Supported agents include Gemini, Claude Code, OpenCode, and Codex, though support for the latter two is currently partial.
Developers can use distinct containerization runtimes with Scion, including Docker, Podman, Apple containers, and Kubernetes via named profiles.
To use Scion, developers should familiarize themselves with its unique lexicon, which includes concepts such as grove, corresponding to a project; hub, a central control plane for orchestration; runtime broker, a machine where hubs run, and others.
To showcase Scion's capabilities, Google has released the codebase for a game, Relics of the Athenaeum, in which groups of agents collaborate to solve computational puzzles. The code demonstrates how distinct agents running on different harnesses work together to impersonate distinct characters, with a game runner in charge of spawning new characters/agents and those agents, in turn, spawning worker and specialized agents dynamically. Collaboration occurs through a shared workspace for reading and writing data about the challenge and solutions, as well as via direct messages and party-wide broadcasts.
About the Author
Sergio De Simone
Sergio De Simone is a software engineer. Sergio has been working as a software engineer for over twenty five years across a range of different projects and companies, including such different work environments as Siemens, HP, and small startups. For the last 10+ years, his focus has been on development for mobile platforms and related technologies. He is currently working for BigML, Inc., where he leads iOS and macOS development.
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