motomasa@rm-eng ~
Building
Autonomous
Systems
Autonomous
Systems
RM-Engineering は、複数LLMをオーケストレートして Kaggle・コード生成・技術記事自動化を動かすソロエンジニアのプロジェクトです。
# KRS-Core v0.1.0
from agents.kaggle_agent import KaggleAgent
from core.router import default_router, TaskType
# spin up agent
agent = KaggleAgent()
result = agent.execute({
"competition": "titanic",
"iterations": 5,
})
# result
print(result.output)
> {
> "best_cv": 0.8857,
> "best_lb": 0.7990,
> "skills_applied": 12,
> "iterations_done": 5,
> }
✓ success elapsed: 847.3s
from agents.kaggle_agent import KaggleAgent
from core.router import default_router, TaskType
# spin up agent
agent = KaggleAgent()
result = agent.execute({
"competition": "titanic",
"iterations": 5,
})
# result
print(result.output)
> {
> "best_cv": 0.8857,
> "best_lb": 0.7990,
> "skills_applied": 12,
> "iterations_done": 5,
> }
✓ success elapsed: 847.3s
01 stats // 実績
Skills Extracted
207
kaggle-kb/skills.json
Best CV Score
0.886
Titanic · 5 iterations
Agent Layers
7
KRS-Core architecture
LLM Models
6
Ollama + Claude API
02 krs-os // system preview
SYSTEM OVERVIEW
KRS-OS
マルチエージェント基盤
マルチエージェント基盤
Kaggle専用ツールから出発し、汎用のマルチエージェント実行環境へ進化中。 複数LLMをTaskTypeで自動ルーティングし、スキル注入・メモリ・実行を統合した7層アーキテクチャ。
KRS v8
→
KRS-Core v0.1.0
→
KRS-OS
AGENT HUB
KaggleAgent
LangGraph · 13 nodes · deepseek-r1 + qwen
APPGENAgent
5-agent app generation pipeline
New Agent
BaseAgent を継承して追加可能
7-LAYER ARCHITECTURE
core/
07
interfaces/
FastAPI · AgentRunRequest
NEW
06
skills/
SkillExecutor · prompt injection
NEW
05
runtime/
BaseAgent ABC · lifecycle mgmt
NEW
04
tools/
ShellTool · PythonTool
NEW
03
router/
TaskType → LLM 自動選択
NEW
02
memory/
ProjectMemory 汎用基底
CORE
01
knowledge/
SkillLibrary · 207 skills
CORE
$ python3 -c
"from agents.kaggle_agent import KaggleAgent; print('✅ OK')"
03 blog // 技術記事
KRS v8 → KRS-Core v0.1.0: 汎用マルチエージェント基盤へのリファクタリング全記録
Kaggle専用だったシステムを7層アーキテクチャの汎用基盤へ移行した全工程。BaseAgent ABC・ModelRouter・SkillExecutor実装まで。
LLMを使ったKaggle自動化パイプラインの設計と実装
Planner/Coder/Judge の役割を複数LLMに割り当て、LangGraphで13ノードパイプラインを構築。Titanic CV 0.886 達成の記録。
Ubuntu 24.04 + ROCm で RX 7900 XTX を Ollama に正しく認識させる
ROCR_VISIBLE_DEVICES で内蔵GPUを除外し、RX 7900 XTXのみをOllamaに使わせる設定方法と rocm-powercap 300W制限の解説。
04 roadmap // goals
01
AIエージェント常駐 → 作業記録をGitHub自動連携
company-work-logs · daily report · git push automation
02
KRS-Core v0.1.0 — 汎用マルチエージェント基盤完成
7-layer architecture · BaseAgent · ModelRouter · SkillExecutor
03
作業記録 → 技術記事自動生成 → Zenn / Qiita 自動投稿
DailyReport → Claude API → Markdown → Vercel deploy
04
APPGENAgent — 5エージェントによるアプリ自動生成
Architect · Coder · Debugger · Reviewer · Judge (Claude API)
05
KRS-OS — 複数Agentが協調する自律開発環境
AgentRegistry · Scheduler · Cross-domain knowledge sharing
06
一人会社設立 — RM-Engineering 法人化
Mac mini M4 / RX 7900 XTX / Linux PC を経費計上