stagewise

stagewise は自らを単なる補完プラグインではなく次世代のエージェントオーケストレーターと位置づけています。中心となる考え方は「モデルの主権」です。各エージェントの背後で使うモデルは自分で決められ、Claude、GPT、Gemini のようなフロンティアモデル、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax などのオープンウェイトモデル、さらに Ollama、vLLM、llama.cpp 経由のローカル実行も選べます。任意のクラウド推論レイヤーが用意されているため API キーなしで始められ、後から自分のキーや独自エンドポイントに切り替えることもできます。

エンジニアリング上の狙いは、長時間エージェントを動かしてもトークンを浪費しないことです。stagewise はターン間で会話プレフィックスを安定させてプロンプトキャッシュのヒット率を最大化し、環境が変わったときはコンテキスト全体を再構築せず、コンパクトな状態差分だけを送ります。タスクが大きくなるにつれてコンテキストを自動圧縮し、ターミナル出力やブラウザ状態を把握しながら一般的な手法よりはるかに低コストに抑えます。サイトでは平均キャッシュヒット率約 87% とされています。

コードは AGPLv3 で GitHub に公開され、運営は stagewise GmbH（Y Combinator 支援）です。自社インフラと自社モデルで運用したいチーム向けにエンタープライズ版も用意されています。計画立案から PR マージまでのコーディング作業を担う関連製品 Klex Bots も発表されています。