Octomind、同じモデルで競合より5件多く解いたオープンソースAIコーディングエージェント

Octomind – open-source AI harness that saves your tokens, static rust

▲ 51donk8r34 HNでの議論

Muvonが公開したCLIファーストのAIコーディングエージェントランタイム。単一バイナリで任意のモデルに対応し、MCPネイティブで対話・パイプ・デーモン・WebSocket・ACPの5通りに動く。マージ済みPRから集めた25タスクのベンチマークでは24件を解き、claude codeやcodexを解数・コスト・実行時間で上回った。ガードレールはTOMLで記述し、承認ポップアップなしでCIやデーモンでも動く。

ハーネスがものを言う。opencodeは同じモデルと同じエンドポイントを使ったが、octomindは約半分のコストで24件対19件と差をつけた。
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HNでの議論

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  1. Murfalo

    なんてキャッチコピーだ。「The CLI-first AI coding agent runtime. Pipe it, schedule it, embed it. One binary, any model, MCP-native — built for autonomous work, not just chat.」

    なんだか自分だけ頭がおかしくなったような気がする…

  2. closetheloopdev

    見落としているのかもしれませんが、ベンチマーク[0]は古いように見えます。Claude Opus 5（Opus 5.5ではなく）、GPT 5.6 Sol（6.1 Solではなく）、GLM 5.2（現在OpenRouterで最も人気のあるモデルであるDeepSeek V4.1 Flash 1017ではなく[1]）を使っているからです。また、それぞれのthinking effortに関する情報も見つけられません。

    これらのベンチマークは7月に行われたので、おそらくClaude Code、Codex、OpenCodeの古いバージョンも使っていたでしょう。

    ベンチマークを更新し、thinking effortとClaude Code、Codex、OpenCodeのバージョンを明記していただけるとありがたいです。

    [0] https://github.com/Muvon/octomind#benchmarks

    [1] https://openrouter.ai/rankings

  3. jszymborski

    oh-my-piと比較したベンチマークを見てみたいです。というのも、そのcompaction / snapshottingのやり方がとても気に入っているからです。

  4. buster

    なぜmaki.shではなくこれを選ぶのか？makiとの比較があると嬉しいです！

  5. sharathr

    Codeoid: https://github.com/highflame-ai/codeoid を検討してみましたか？私たちのチーム全員が日常的に使っていて、本当に素晴らしいです。

    特に、進行中の会話をClaude CodeからCodexやGeminiに切り替えられる機能（トークンが切れた場合）が気に入っています。

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2026-11-03