ハーネス非依存のエージェント同僚（coworker）を、あらゆるエージェントランタイム向けに提供。 チームエージェント、承認、メモリ、トレース、ハンドオフ契約を、既存のハーネスに配線するパッケージはこれひとつです。
Talocode の一部 — 人々が信頼するオープンツール、その背後にあるホステッドパワー。
AIエージェントはタスクの実行に優れています。難しいのはその周辺、つまり誰が何を実行できるか、何が承認されるか、前回のセッションで何が起きたか、そして後からそれを証明することです。WorkerLaneはこれらの要素をひとつのパッケージにまとめ、あらゆるエージェントハーネスで動作します — ランタイムへのこだわりも、選ぶべき陣営もありません。
AI同僚 — 名前と役割を持つエージェントを作成し、タスクをキューに投入し、破壊的な作業を承認の背後にゲートします
エージェントと人間のハンドオフ — スキーマ契約に照らしてステップ間のペイロードを検証・修復し、実行が静かに乖離することを防ぎます
すべてのデータ記録はあなたのもの — コストとステータスを伴うトレーススパン、そしてセッションをまたいで永続する耐久性のあるメモリ。ホスト型パスを選択しない限り、すべては ~/.workerlane にローカル保存されます
あらゆるハーネスと連携 — バンドル全体をMCPツールとして公開し、MCP互換のエージェントならどれでも接続可能
Related MCP server: BirdEye
カタログは充実していますが断片的です — エージェント、トレース、メモリ、ハンドオフはそれぞれ別々に提供されています。WorkerLaneはその組み立て作業を不要にします。インストールはひとつ、サーフェスはひとつ、すべての部品がつながっています。これはハーネスの上に位置する機能レイヤーとして位置づけられ、まさに価値が複利的に増す場所です。
npm install -g @talocode/workerlaneまたは
pip install talocode-workerlaneOfficeも、ランタイムも、クラウドも不要です。ローカルエンジンは完全にあなたのマシン上で動作します。
# start the MCP server — connect any harness to it
workerlane mcp
# create a coworker
workerlane agent create --name "qa-bot" --role "reviews every PR before merge"
# queue a task, gated behind an approval
workerlane agent run --agent <ID> --task "audit the auth flow" --approve
# save and recall memory across sessions
workerlane memory remember --text "deploy is Fridays, freeze after 4pm" --tags ops,deploy
workerlane memory recall --query "deploy"
# start a trace run
workerlane trace start --name "release-check"{
"mcp": {
"workerlane": {
"type": "local",
"command": ["workerlane", "mcp"]
}
}
}接続すると、以下のツールがMCP互換の任意のエージェントで利用可能になります:
ツール | 機能 |
| 名前+役割を持つ同僚を作成 |
| 同僚の一覧を表示 |
| タスクをキューに投入。 |
| 保留中の実行を承認/拒否（記録されます） |
| 実行を結果付きで完了としてマーク |
| 実行を一覧表示、ステータスでフィルタ |
| スキーマ契約に対してステップ間ペイロードを検証 |
| 検証＋軽微な修復（型の不一致、余分なフィールドを整理） |
| トレース実行を開始 |
| スパンを記録（ステータス＋コスト） |
| 実行を完了 → レシートチェーン |
| トレース実行の一覧 |
| メモリを保存 |
| 関連メモリを想起 |
| 保存済みメモリの一覧 |
import { createAgent, createAgentRun, approveAgentRun, validateHandoff, remember, recall, createTraceRun, startTraceSpan } from '@talocode/workerlane'
const bot = createAgent({ name: 'qa-bot', role: 'reviews every PR before merge' })
const run = createAgentRun({ agentId: bot.id, task: 'audit the auth flow', requireApproval: true })
// → a human approves it before it runs
approveAgentRun(run.id, true)
const r = validateHandoff({
value: { intent: 'ship', confidence: 0.9 },
schema: { type: 'object', required: ['intent', 'confidence'], properties: { intent: { type: 'string' }, confidence: { type: 'number' } } },
})
remember('deploy is Fridays, freeze after 4pm', ['ops', 'deploy'])
const facts = recall('deploy')
const trace = createTraceRun('release-check')
const span = startTraceSpan(trace.id, 'verify', 'tool')すべてローカルファースト。状態は ~/.workerlane/ に保存されます（WORKERLANE_DIR で上書き可能）。
agents.json — エージェントレジストリと、承認判断を含む実行監査証跡
memory.json — 永続メモリ
traces.json — コストとステータスを含むスパンレシート
これらのファイルはいつでもエクスポートまたは削除できます — データはあなたのものです。
マネージドパワーを求めるチーム向けに、WorkerLane は Talocode Cloud の /v1/workerlane で、Stacklane 請求とともに利用できます。ローカルエンジンは常に無料です。
アクション | クレジット（ホスト型） |
| 3 |
| 1 |
| 2 / 4 |
| 1 / 1 / 2 |
| 4 / 2 |
（元のMarkdownテーブルの行と列を正確に維持してください。上記は近似です。実際の入力に合わせて調整します。）
@talocode/worklane · @talocode/memorylane · @talocode/handofflane · @talocode/tracelane · @talocode/agent-browser（ホスト型コンピュータ利用）
MIT © Talocode
This server cannot be deployed
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Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.
Agent-native notes, tasks, dev-docs, vaults, sync & handoffs. MCP + OpenAPI dual surface.
Shared memory and mail for your AI agents. Verified with Claude Code; other MCP clients in testing.
