Orca

1タスク1worktreeでAgent同士のファイル競合を避け、同じ課題を安全に並列化する

Orcaはworktree-nativeで、各タスクにgit worktreeによる独立checkout、branch、files、agent terminalsを割り当てます。同じpromptを複数Agentへ展開しても互いのファイルを上書きせず、各worktreeの結果を独立して確認できます。作業のlifecycleもCreate、Work、Review、Ship、Archive/Deleteに揃えられており、差分確認からcommit、push、PR作成、checks待ちまで同じ画面で進められます。複数Agentの回答を文章で比較するのではなく、実際のGit差分として比較できる点が核です。

出典：[1][2]

Terminal・Editor・Browser・Diff reviewを同じworktreeへ閉じ込め、Agentへのフィードバックをその場で返す

各worktreeにはAgent terminalだけでなくeditor、browser、terminal splitが紐付きます。Annotate AI Diffsでは変更行へコメントしてAgentへ戻せるため、生成コードを一度IDEへ移してレビューし直す手間を減らせます。Design Modeでは実Chromium上のUI要素をクリックするとHTML、CSS、切り抜きscreenshotをAgent promptへ渡せるため、画面の見た目を言語化するだけでなくDOMとvisual contextをセットで修正依頼できます。

出典：[1][3]

ローカルPCだけでなくSSH先やMobile Companionから長時間Agentを監視・継続する

SSH worktreeではremote host上へworktreeを作成し、Agent、git、terminalをremote側で実行しながら、editorやdiffはローカル操作に近い形で扱えます。接続断後の再接続、terminal sessionの復元、port forwardingにも対応しているため、重いbuildやGPU環境を別machineへ逃がす用途に向きます。Mobile CompanionはAgent完了通知を受け取り、外出先からfollow-upを送る用途を想定しており、長時間処理をdesktop前で待ち続ける必要を減らします。Orca CLIからworktree作成やsnapshot、UI操作をscript化することもできます。

出典：[1][4]

Claude CodeやCodexを1本ずつ使う段階から、複数Agentへ実装案を競わせる開発へ進みたい人向け

同じ機能追加やbug fixを複数Agentへ並列で試し、最も良い実装だけ採用したい場合や、frontend・backend・testなど複数レーンを同時進行したい場合に特に有効です。GitHubやLinearのtaskからworktreeを起こし、そのまま差分reviewとPRまで進められるため、AI実装を既存のGit中心workflowへ組み込みやすい設計です。また、手元のlaptopでは重いAgentを動かしたくない場合にSSH先へexecutionを寄せる使い方にも合います。単一Agentを一つのcheckoutで使うだけなら、通常のterminalやIDEよりOrcaのworktree管理は過剰になる可能性があります。

出典：[1][2][4]

並列worktreeは便利だが、依存関係・秘密情報・remote環境まで自動で完全複製されるわけではない

新しいgit worktreeはclean checkoutなので、node_modulesやcache、.envなどgitignore対象のファイルは自動では存在しません。Orcaにはshared paths、orca.yamlのworktree.sharedDirectories、.worktreeincludeで共有・コピーする仕組みがありますが、repoごとに何を共有し何を分離するかを設計する必要があります。並列数を増やすほどdisk使用量、dependency install、build resource、Agent利用料金やrate limitも増えるため、『5 Agentなら5倍速』とは限りません。

OrcaはAgentそのものを提供する共通runtimeではなく、terminalで動くCLI Agentを束ねるIDEです。そのため各Agentのinstallation、login、subscription/API usage、permission modelはそれぞれの製品側に残ります。SSH実行ではhost key、鍵、remote build tools、network accessも運用対象です。Linux remoteではterminal用native moduleのためにC/C++ toolchainやPythonが必要になる場合があります。Orca本体はElectronベースのdesktop applicationとして構築され、macOS、Windows、Linuxを対象にしています。ソースコードはMIT Licenseです。

出典：[2][4][5][6]