goalbuddy 自律ループ(id=474)の残課題「実作業バックエンドが外部要因で使えない」を解決。
**agy(Antigravity)を主力Workerに追加し、mockでなく実AIエージェントが作業する完全自律ループをE2E実証した。**
## 実装
- `_run_agy()` 追加: `agy -p "
- フォールバックチェーンを **agy → codex → grok** に変更(auto既定)。agyが実働確認済みなので先頭
- agyはCLAUDE.md/task-router.md公認サブスク(Antigravity・juyoda)。`claude -p` 別枠課金に該当せず
## E2E実証(実AIエージェント・mockでない)
- Slice: 「/tmp/gbagy/fib.txt にフィボナッチ最初の8項をスペース区切りで書く」
- Oracle: `grep -qx "0 1 1 2 3 5 8 13" /tmp/gbagy/fib.txt`
- 結果:
- 事前: fib.txt なし
- **iter1**: judge未達(0/1) → agy Worker委譲 → agyが計算・記述。worker_logに「grep ... exited successfully (exit code 0), verifying the file matches」=**agy自身もOracleで自己検証してから完了**
- バックオフ10s
- **iter2**: 再judge → Oracle pass(1/1) → 【ALL_MET】exit0
- 事後: fib.txt = `0 1 1 2 3 5 8 13`(agyが実際に計算)
## バックエンド状態(2026-06-02)
| backend | 状態 |
|---------|------|
| agy | ✅ 実働(主力)。auto先頭で即採用 |
| codex | 使用上限到達(7/1復活)→復活後autoで自動採用 |
| grok | grok agent headless=WebSocketリレー要・stdio=JSON-RPC。未整備 |
## 到達点
MMPO/Goal Buddy知見の実践化が完結:
1. (A)goal-judge 2モデル構成のHaiku判定を実証(id=473)
2. (B)anchor_state_check.py hookで「進捗＋ギャップ」をStop時に強制(id=473)
3. (C)goalbuddy.py run で judge→Worker自動委譲→再judge の完全自律ループ。**実AIエージェント(agy)で本物のE2E実証**(本ページ)
## instinct(学び)
- 外部AI CLIをWorkerにするなら、単一依存でなくマルチバックエンド+フォールバックが堅牢。1つが上限/未整備でも別が拾う
- agyは `-p`(--print) + `--dangerously-skip-permissions` で非対話実作業が即可能。grokは agent stdio/headless とも追加設定が要り、即用ではagyが最速