Dyntaskmas

主な関数:

• calculateComplexity() - タスク複雑性スコア計算
• calculateDependencyImportance() - 依存関係重要度計算
• calculateEdgeWeight() - エッジ重み計算
• calculateTaskPriority() - タスク優先度計算

2. APEE (Asynchronous Parallel Execution Engine)

非同期並列実行エンジン。優先度ベースでタスクをスケジューリングし、スタベーションを防止する。

優先度スケジューリング:

P(v_i) = basePriority + criticalPathBonus - dependencyPenalty

スタベーション防止:

• 待機時間が starvationPreventionInterval（デフォルト30秒）を超えたタスクを優先実行

実装: .pi/lib/priority-scheduler.ts

主なクラス/メソッド:

• PriorityScheduler - スケジューラクラス
• scheduleTasks() - 優先度ベーススケジューリング
• markCompleted() - 完了記録

3. SACMS (Semantic-Aware Context Management System)

セマンティック対応コンテキスト管理システム。タスク間で必要なコンテキストのみを効率的に共有する。

階層ツリー構造:

root-task
├── subtask-1
│   ├── subtask-1-1
│   └── subtask-1-2
└── subtask-2

関連性閾値:

θ = 0.65

similarity >= θ のコンテキストのみを配布。

実装: .pi/lib/context-repository.ts

主なクラス/メソッド:

• ContextRepository - コンテキストリポジトリクラス
• addContext() - コンテキスト追加
• getRelevantContext() - 関連コンテキスト取得
• compressContext() - コンテキスト圧縮

4. AWM (Adaptive Workflow Manager)

適応的ワークフローマネージャ。システムパフォーマンスを監視し、動的にリソース配分を最適化する。

パフォーマンススコア:

M(t) = throughput * (1 - errorRate) * utilization

リソース配分式:

Allocation(a_i, t) = baseSlots * priority(a_i) * (1 + performanceBonus)

実装: .pi/lib/performance-monitor.ts

主なクラス/メソッド:

• PerformanceMonitor - パフォーマンスモニタークラス
• record() - メトリクス記録
• getCurrentScore() - 現在のパフォーマンススコア取得
• getResourceAllocation() - リソース配分計算

Usage

統合DAG実行（推奨）

import { DagExecutor, executeDag } from "./lib/dag-executor.js";

// DynTaskMAS統合実行（重みベーススケジューリング有効）
const result = await executeDag(plan, executor, {
  maxConcurrency: 4,
  useWeightBasedScheduling: true,  // DynTaskMAS有効化
  weightConfig: { alpha: 0.6, beta: 0.4 },
});

// 結果
console.log("Status:", result.overallStatus);
console.log("Duration:", result.totalDurationMs);

個別コンポーネント使用

重み計算

import {
  calculateEdgeWeight,
  calculateTaskPriority,
  calculateComplexity,
} from "./lib/dag-weight-calculator.js";

// タスク複雑性を計算
const complexity = calculateComplexity(targetTask);

// エッジ重みを計算
const weight = calculateEdgeWeight(sourceTask, targetTask);

// タスク優先度を計算
const priority = calculateTaskPriority(task, criticalPathLength);

優先度スケジューリング

import { PriorityScheduler } from "./lib/priority-scheduler.js";

const scheduler = new PriorityScheduler({
  maxConcurrency: 4,
  starvationPreventionInterval: 30000,
});

// タスクをスケジュール
const weights = new Map([["task-1", 10], ["task-2", 5]]);
const scheduled = scheduler.scheduleTasks(readyTasks, weights);

// 完了を記録
scheduler.markCompleted("task-1");

コンテキスト管理

import { ContextRepository, RELEVANCE_THRESHOLD } from "./lib/context-repository.js";

const repo = new ContextRepository();

// コンテキストを追加
repo.addContext("task-1", "調査結果...");
repo.addContext("task-2", "実装内容...", "task-1");

// 埋め込みを設定
repo.setEmbedding("task-1", embeddingVector);

// 関連コンテキストを取得
const relevant = repo.getRelevantContext(queryEmbedding, RELEVANCE_THRESHOLD);

// コンテキストを圧縮
const compressed = await repo.compressContext(node, 1000);

パフォーマンス監視

import { PerformanceMonitor } from "./lib/performance-monitor.js";

const monitor = new PerformanceMonitor();

// メトリクスを記録
monitor.record({
  activeAgents: 4,
  completedTasks: 10,
  failedTasks: 1,
  avgLatencyMs: 250,
});

// パフォーマンススコアを取得
const score = monitor.getCurrentScore();

// リソース配分を計算
const agents = [
  { id: "implementer", priority: 1.0 },
  { id: "reviewer", priority: 0.7 },
];
const allocations = monitor.getResourceAllocation(agents, 16);

Integration Example

import { calculateTotalTaskWeight } from "./lib/dag-weight-calculator.js";
import { PriorityScheduler } from "./lib/priority-scheduler.js";
import { ContextRepository } from "./lib/context-repository.js";
import { PerformanceMonitor } from "./lib/performance-monitor.js";

// 初期化
const scheduler = new PriorityScheduler({ maxConcurrency: 4 });
const contextRepo = new ContextRepository();
const perfMonitor = new PerformanceMonitor();

// タスクの重みを計算
const weights = new Map<string, number>();
for (const task of tasks) {
  weights.set(task.id, calculateTotalTaskWeight(task, taskMap));
}

// スケジュール実行
const scheduled = scheduler.scheduleTasks(readyTasks, weights);

// コンテキスト管理
for (const task of completedTasks) {
  contextRepo.addContext(task.id, task.output, task.parentId);
}

// パフォーマンス記録
perfMonitor.record({
  activeAgents: activeCount,
  completedTasks: completedCount,
  pendingTasks: pendingCount,
});

Expected Improvements

Configuration

WeightConfig

interface WeightConfig {
  alpha: number; // 複雑性係数 (default: 0.6)
  beta: number;  // 依存性係数 (default: 0.4)
}

SchedulerConfig

interface SchedulerConfig {
  maxConcurrency: number;                    // 最大並列数 (default: 4)
  starvationPreventionInterval: number;      // スタベーション防止間隔ms (default: 30000)
}

MonitorConfig

interface MonitorConfig {
  windowSize: number;  // メトリクス保持数 (default: 100)
  maxAgents: number;   // 最大エージェント数 (default: 16)
}

Related Skills

• task-planner - タスク分解とDAG構築
• clean-architecture - アーキテクチャ設計原則
• agent-estimation - エージェント工数見積もり

References

• DynTaskMAS Paper: "Dynamic Task Assignment for Multi-Agent Systems"
• LLMCompiler: "An LLM Compiler for Parallel Function Calling"
• RepoGraph: "Code Localization via Dependency Graphs"