【GitHubで公開】ターミナルで爆速深掘り調査！予算管理も完璧なAIリサーチエージェント「Mole」

AIエージェントを使った調査は便利ですが、気づけば予算を大幅にオーバーしていたり、ソースがめちゃくちゃだったり、自信満々なだけで中身が伴っていない回答をよこしたりしてイライラすることはありませんか？しかも、ローカルデータを対象に調査させようものなら、プロンプトに読み込ませたデータがどこへ飛んでいくのか把握できず、セキュリティ面でも不安が残ります。そこで、こうした問題を解決するために「Mole」というツールを自作しました。予算を厳格に守り、参照元を明記し、ローカルデータのプライバシーを完全に保護するディープリサーチエージェントです。主な特徴は以下の通りです：1. 予算を絶対超過しない（オーバーシュート率0%を実現）。2. すべての主張にソースを紐付け。3. データはローカル完結（CSVを読み込ませても、外部へ送信されることなく解析を実行）。コーディングエージェントや各社サブスクリプション、ローカルLLMなど、ほとんどのモデルと連携可能です。無料でオープンソースとして公開していますので、ぜひ使ってみて感想をいただけると嬉しいです！

https://github.com/tw93/Mole このプロジェクト、ちょっと利益相反があるように見えるね。

予算以上に使わない

「検索にかかった費用 + LLMにかかった費用」が予算内に収まるって前提なんだろうけど、リクエストに対してLLMのコストが想定以上に跳ね上がった場合ってどう対処してるの？それともmax_tokensや何らかの料金テーブルで制御してる感じ？（もしそうなら、キャッシュってどう関わってくるのかな？）

かなり基本的な機能の割には、コードの量が多くないか？