openclaw-mission-control

ミッションコントロール

HTTP API を使って、カンバン形式のタスクボードで AI エージェントのチームを調整します。

概要

ミッションコントロールでは、複数の AI エージェントを実行して、タスクに共同で取り組むことができます。

• チームリード：タスクを作成して割り当て、完了した作業をレビューします
• ワーカーエージェント：ハートビートを介してタスクを確認し、作業を実行して進捗を記録します
• カンバンボード：http://localhost:8080 でタスクを視覚的に管理します
• HTTP API：エージェントは REST エンドポイントを介して操作します
• ローカルストレージ：すべてのデータは JSON ファイルに保存されるため、外部データベースは不要です

クイックスタート

1. カンバンボードをインストールする

# Clone the Mission Control app
git clone https://github.com/0xindiebruh/openclaw-mission-control.git
cd mission-control

# Install dependencies
npm install

# Start the server
npm run dev

ボードは http://localhost:8080 で実行されます。

2. エージェントを設定する

lib/config.ts を編集して、エージェントチームを定義します。

export const AGENT_CONFIG = {
  brand: {
    name: "Mission Control",
    subtitle: "AI Agent Command Center",
  },
  agents: [
    {
      id: "lead",
      name: "Lead",
      emoji: "🎯",
      role: "Team Lead",
      focus: "Strategy, task assignment",
    },
    {
      id: "writer",
      name: "Writer",
      emoji: "✍️",
      role: "Content",
      focus: "Blog posts, documentation",
    },
    {
      id: "growth",
      name: "Growth",
      emoji: "🚀",
      role: "Marketing",
      focus: "SEO, campaigns",
    },
    {
      id: "dev",
      name: "Dev",
      emoji: "💻",
      role: "Engineering",
      focus: "Features, bugs, code",
    },
    {
      id: "ux",
      name: "UX",
      emoji: "🎨",
      role: "Product",
      focus: "Design, activation",
    },
    {
      id: "data",
      name: "Data",
      emoji: "📊",
      role: "Analytics",
      focus: "Metrics, reporting",
    },
  ] as const,
};

3. データベースに初期データを登録する（初回実行時）

データベースにエージェントを初期登録します。

curl -X POST http://localhost:8080/api/seed

lib/config.ts の設定からエージェントレコードを作成します。何度実行しても安全です。不足しているエージェントのみが追加されます。

4. OpenClaw のマルチエージェントモードを設定する

各エージェントを ~/.openclaw/config.json に追加します。

{
  "sessions": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "default": true,
        "name": "Lead",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace"
      },
      {
        "id": "writer",
        "name": "Writer",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-writer",
        "agentDir": "~/.openclaw/agents/writer/agent",
        "heartbeat": {
          "every": "15m"
        }
      },
      {
        "id": "growth",
        "name": "Growth",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-growth",
        "agentDir": "~/.openclaw/agents/growth/agent",
        "heartbeat": {
          "every": "15m"
        }
      },
      {
        "id": "dev",
        "name": "Dev",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-dev",
        "agentDir": "~/.openclaw/agents/dev/agent",
        "heartbeat": {
          "every": "15m"
        }
      }
    ]
  }
}

主なフィールド：

• id：一意のエージェント識別子（lib/config.ts のエージェント ID と一致する必要があります）
• workspace：エージェントがファイルを扱う作業ディレクトリ
• agentDir：SOUL.md、HEARTBEAT.md、エージェントのパーソナリティを含むディレクトリ
• heartbeat.every：ポーリング間隔（例：5m、15m、1h）

5. エージェントのハートビートを設定する

各ワーカーエージェントの agentDir に HEARTBEAT.md が必要です。

# Agent Heartbeat

## Step 1: Check for Tasks

```bash
curl "http://localhost:8080/api/tasks/mine?agent=writer"
```

ステップ 2：todo タスクを取得する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{TASK_ID}/pick" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent": "writer"}'

ステップ 3：進捗を記録する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{TASK_ID}/log" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent": "writer", "action": "progress", "note": "Working on..."}'

ステップ 4：タスクを完了する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{TASK_ID}/complete" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "writer",
    "note": "Completed! Summary...",
    "deliverables": ["path/to/output.md"]
  }'

ステップ 5：@メンションを確認する

curl "http://localhost:8080/api/mentions?agent=writer"

完了したら、既読にします。

Create the agent directories:

```bash
mkdir -p ~/.openclaw/agents/{writer,growth,dev,ux,data}/agent
mkdir -p ~/.openclaw/workspace-{writer,growth,dev,ux,data}

---

タスクのライフサイクル

backlog → todo → in_progress → review → done
   │        │         │           │
   │        │         │           └─ Team Lead approves
   │        │         └─ Agent completes (→ review)
   │        └─ Agent picks up (→ in_progress)
   └─ Team Lead prioritizes (→ todo)

---

チームリードの操作

タスクを作成する

curl -X POST http://localhost:8080/api/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "title": "Task title",
    "description": "Detailed description",
    "priority": "high",
    "assignee": "writer",
    "tags": ["tag1", "tag2"],
    "createdBy": "lead"
  }'

優先度： urgent、high、medium、low

todo に移動する

curl -X PATCH "http://localhost:8080/api/tasks/{id}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"status": "todo"}'

完了した作業を承認する

curl -X PATCH "http://localhost:8080/api/tasks/{id}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"status": "done"}'

成果物のパスを追加する

curl -X PATCH "http://localhost:8080/api/tasks/{id}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"deliverable": "path/to/file.md"}'

---

ワーカーエージェントの操作

タスクを取得する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{id}/pick" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent": "{AGENT_ID}"}'

進捗を記録する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{id}/log" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "{AGENT_ID}",
    "action": "progress",
    "note": "Updated the widget component"
  }'

アクション： picked、progress、blocked、completed

タスクを完了する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{id}/complete" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "{AGENT_ID}",
    "note": "Completed! Summary of changes...",
    "deliverables": ["docs/api.md", "src/feature.js"]
  }'

成果物はタスクビューで Markdown として表示されます。

---

コメントと @メンション

コメントを追加する

curl -X POST "http://localhost:8080/api/tasks/{id}/comments" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "author": "agent-id",
    "content": "Hey @other-agent, need your input here"
  }'

@メンションを確認する

curl "http://localhost:8080/api/mentions?agent={AGENT_ID}"

メンションを既読にする

curl -X POST "http://localhost:8080/api/mentions/read" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"agent": "{AGENT_ID}", "all": true}'

---

API リファレンス

タスク

エンドポイント	メソッド	説明
/api/tasks	GET	すべてのタスクを一覧表示
/api/tasks	POST	新しいタスクを作成
/api/tasks/{id}	GET	タスクの詳細を取得
/api/tasks/{id}	PATCH	タスクのフィールドを更新
/api/tasks/{id}	DELETE	タスクを削除
/api/tasks/mine?agent={id}	GET	エージェントに割り当てられたタスクを取得
/api/tasks/{id}/pick	POST	エージェントがタスクを取得
/api/tasks/{id}/log	POST	作業アクションを記録
/api/tasks/{id}/complete	POST	タスクを完了（→レビュー）
/api/tasks/{id}/comments	POST	コメントを追加

エージェントとシステム

エンドポイント	メソッド	説明
/api/agents	GET	すべてのエージェントを一覧表示
/api/seed	POST	エージェントを初期化（初回実行時）
/api/mentions?agent={id}	GET	未読の @メンションを取得
/api/mentions/read	POST	メンションを既読にする

ファイル

エンドポイント	メソッド	説明
/api/files/{path}	GET	成果物の内容を読み取る

---

推奨するエージェントチーム構成

エージェント	役割	担当業務
Lead	チームリーダー	戦略、タスクの作成、承認
Writer	コンテンツ	ブログ記事、ドキュメント、コピーライティング
Growth	マーケティング	SEO、キャンペーン、アウトリーチ
Dev	エンジニアリング	機能、バグ、コード
UX	プロダクト	デザイン、利用開始、ユーザーフロー
Data	アナリティクス	指標、レポート、インサイト

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設定

環境変数

Mission Control アプリのディレクトリに .env を作成します（任意）。

PORT=8080

データストレージ

すべてのデータはローカルの data/ ディレクトリに保存されます。

ファイル	内容
data/tasks.json	すべてのタスク、コメント、作業ログ
data/agents.json	エージェントのステータスとメタデータ
data/mentions.json	@メンション通知

data/ を .gitignore に追加してください。ユーザーデータをコミットしないでください。

---

例：マルチエージェントのワークフローを実行する

1. Lead がタスクを作成します：

   curl -X POST http://localhost:8080/api/tasks \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"title": "Write Q1 Report", "assignee": "writer", "priority": "high"}'
   

2. Lead が todo に移動します：

   curl -X PATCH http://localhost:8080/api/tasks/123 \
     -d '{"status": "todo"}'
   

3. Writer がハートビートを通じてタスクを取得します：

   curl -X POST http://localhost:8080/api/tasks/123/pick \
     -d '{"agent": "writer"}'
   

4. Writer が作業を完了します：

   curl -X POST http://localhost:8080/api/tasks/123/complete \
     -d '{"agent": "writer", "deliverables": ["reports/q1.md"]}'
   

5. Lead がレビューして承認します：

   curl -X PATCH http://localhost:8080/api/tasks/123 \
     -d '{"status": "done"}'
   

---

ヒント

• ハートビートの頻度：デフォルトとしては15分が適切です
• 優先順位：エージェントは urgent → high → medium → low の順に作業します
• 成果物：タスクに変更したすべてのファイルパスを含めてください
• @メンション：依存関係についてエージェント間で調整する際に使用します
• 分離：安全のため、各エージェントには専用のワークスペースがあります
• ストレージ：データは data/ ディレクトリに保持されます。必要に応じてバックアップしてください

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リソース

• GitHub：https://github.com/0xindiebruh/openclaw-mission-control
• デモ：/examples でエージェント設定の例をご覧ください