【紹介】Statewright：AI エージェントの信頼性を高めるビジュアル状態遷移図による状態機械。

エージェントは「提案」であり、ステートは「法」というものです。
ステートマシンによるガードレールにより、AI エージェントが各フェーズで使用できるツールが制御されます。一度にワークフローを定義し、Claude Code、Codex、Cursor、opencode、Pi すべてに対して一貫して適用します。詳細ドキュメントについては →

クイックスタート

無料プランで Claude Code 上で試すには、以下のコマンドを実行してください：

/plugin marketplace add statewright/statewright
/plugin install statewright
/reload-plugins

その後、「bugfix」というワークフローを開始するか、

/statewright start bugfix

問題点

AI エージェントは強力ですが、脆い性質を持っています。モデルに 40 以上のツールとオープンエンデッドな課題を与えると、かろうじてスタートラインを切っただけで進めないことが多いです。一般的な解決策として大きなモデルや長いプロンプトを検討しますが、それはときにのみ有効です。観測可能性は失敗後に何が起켰かを教えてくれるに過ぎず、事前に防止することはできません。

アプローチ

モデルを大きくするのではなく、課題を小さくすることにより解決します。
ステートマシンはツールと解答の空間を制約し、モデルが各ステップで集中的な文脈の中で推論できるようにします。計画フェーズでは読み取り専用ツールのみが利用可能です。エージェントが実装フェーズへ移行すると、編集系ツールのロックが開き、限定的なシェルアクセスが可能になります（ただし Bash が許可されていても、

write-via-redirect

この仕組みは、 Frontier モデルにおいても（トークン消費を削減）、ローカルモデルにおいては 13B パラメータ以上のモデルが本来失敗していたタスクを解決開始できるようになります。

リサーチ結果

* 専用

edit_line

影響が最も明確に測定できるローカルモデルにおいて検証を行いました。5 タスクからなる SWE-bench サブセットにおいて、statewright の制約を導入したことで、13.8GB と 19.9GB の 2 つのモデルは「成功件数」が 2/10 から 10/10 に向上しました。タスクもハードウェアも同じです。13GB を下回るモデルではツール呼び出し自体は可能ですが、ファイル内容を含めることが難しく正確な編集ができないため、「床」としての閾値に達し、statewright の制限ではありません。

デフォルトシステムプロンプトを使用する Frontier モデルは、重大な操作（データベースの削除、認証情報の漏洩など）を「ほとんど」回避できます。しかし、構造的な利点はさらに大きいです：同じファイルを 5 回以上読み返し却始终編集を行わないような「読み込みループによる死んだスパイラル」を断ち切り、ツール空間を十分小さく保つことでモデルがフラストレーションを起こすことなく実際に推論できるようにします。[リサーチブリーフ →]

クイックスタート

Claude Code へのインストール：

/plugin marketplace add statewright/statewright
/plugin install statewright

ブラウザが開き、statewright.ai で登録してキーを生成し、それを貼り付けるだけです。完了です。

その後、ワークフローを開始します：

❯ calc.py のテストを直すための「bugfix」ワークフローを開始

◆ statewright — statewright_start（ワークフロー: bugfix）
◆ [statewright] ワークフローが起動しました：bugfix

◆ statewright — statewright_get_state (MCP)

◆ 現在のフェーズ：planning。まずはコードを読んでおきます。

  2 つのファイルを読み込みました

  [statewright] planning → implementing

◆ statewright — statewright_transition (READY)

  calc.py の編集：1 行変更

  [statewright] implementing → testing

◆ statewright — statewright_transition (DONE)

  Bash: pytest -x — 7 つのテストがパスしました

  [statewright] testing → completed
◆ [statewright] ワークフロー完了。所要時間：46 秒。

また、スラッシュコマンド

/statewright start bugfix

仕組み

コアはステートマシンの定義（ステート、遷移、ガード、ツールの制限など）を評価する決定論的な Rust エンジンです。LLM はループには含まれません。
その上にプラグインレイヤーが乗っており、MCP を通じてコーディングエージェントと統合します。ワークフローをアクティブにすると、フックによって各ステートに応じたツールの制限が自動的に強制されます。モデルは現在のフェーズに適した明瞭な指示を受け、5 つのツールしか見ずに作業し、条件を満たすと自動でフェーズが遷移します。

ガードレール

>>

rm

shred

eq

gt

exists

requires_approval

blocked_env

env_overrides

CLAUDE_SESSION_ID

詳細なガードレールの参照についてはドキュメントをご覧ください。

カスタムワークフローの定義

{
  "id": "bugfix",
  "initial": "planning",
  "states": {
    "planning": {
      "allowed_tools": ["Read", "Grep", "Glob"],
      "max_iterations": 8,
      "on": { "READY": "implementing" }
    },
    "implementing": {
      "allowed_tools": ["Read", "Edit", "Write"],
      "max_edit_lines": 20,
      "max_files_per_state": 3,
      "on": { "DONE": "testing" }
    },
    "testing": {
      "allowed_tools": ["Read", "Bash"],
      "allowed_commands": ["pytest", "cargo test", "npm test"],
      "on": {
        "PASS": { "target": "completed", "guard": "tests_passed" },
        "FAIL_TEST": "implementing"
      }
    },
    "completed": { "type": "final" }
  },
  "guards": {
    "tests_passed": { "field": "test_result", "op": "eq", "value": "pass" }
  }
}

ステートマシンは DAG ではなくループとリトライを許容する仕組みであり、エージェント作業に本来必要な特性です。JSON スキーマを指し示すことで、

statewright_create_workflow

対応エージェント

「ハード」はモデルがツール呼び出しを看见する前にプロトコル層でブロック。「アドバイザリ」は文脈にルールを注入しますが強制されません。

料金体系

個人開発者向けには無料です。statewright.ai の管理クラウドでは、ワークフローの保存、実行履歴、MCP ゲートウェイを処理しています。
（これらのプランは変更が予想されます：料金は値上げせず、付与される tiers は増加のみ）

オートホスト

エンジン（

crates/engine

use statewright_engine::{MachineDefinition, resolve_transition, validate_definition};

トレードオフ

• エージェント側で MCP をサポートしている必要があり（MCP なエージェントの場合、Codex などはフックを必要とします）
• ワークフロー定義は手書きになりますが、エージェントは

  statewright_create_workflow

  を通じて生成することも可能
• Cursor では強制レベルが「ハード」ではなく「アドバイザリ」。Cursor のアーキテクチャでは MCP 一筋でツール呼び出しをゲートできません
• リサーチ結果は、完全な 2,294 インスタンスのベンチマークではなく、5 タスクの SWE-bench サブセットからのもの
• ワークフローが過度に制限的だとエージェントが停滞します。この場合

  statewright_deactivate

  で脱出が可能です

ドキュメント

statewright.ai/docs — インストールガイド、ワークフロー作成、スキーマ参照、MCP ツール参照、エージェント生成型ワークフローなど。

貢献

ワークフロー定義、テンプレート、バグ報告を歓迎します。「独自のワークフロー作成」をご覧ください。

ライセンス

Apache 2.0 —— 一部のコードは FSL-1.1-Apache-2.0（2029 年 5 月 3 日に Apache 2.0 に切り替え）
管理クラウド：statewright.ai

「すべてのエージェントを統制する、一つのフック。」