12-Factor Agentsは、本番環境向けのAIエージェントを構築するための12の重要な実践を概説した包括的なフレームワークです。コードベースの整理、依存関係の管理、構成の取り扱い、バックエンドサービスの統合、ビルドとリリースの手順、プロセスのスケーリング、並行処理、廃棄性、開発と本番のパリティ、ロギング、管理運用をカバーします。各要素を案内することで、堅牢で持ち運びやすく、メンテナンスしやすいAIエージェントの展開を多様な環境で可能にします。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
12-Factor Agents
12-Factor Agentsは、本番環境向けのAIエージェントを構築するための12の重要な実践を概説した包括的なフレームワークです。コードベースの整理、依存関係の管理、構成の取り扱い、バックエンドサービスの統合、ビルドとリリースの手順、プロセスのスケーリング、並行処理、廃棄性、開発と本番のパリティ、ロギング、管理運用をカバーします。各要素を案内することで、堅牢で持ち運びやすく、メンテナンスしやすいAIエージェントの展開を多様な環境で可能にします。
フィーチャー
12-Factor Agentsとは？
12-Factor Agentsのフレームワークは、実証済みの12-Factorアプリの原則を、AIエージェント開発の独自の要求に適用しています。単一のコードベースとバージョン管理、明示的な依存関係宣言、環境非依存の構成、外部サービスとのシームレスな統合を規定しています。明確なビルドとリリース段階を定義し、ステートレスなプロセス、ポートベースのバインディング、並行性、グレースフルシャットダウンをサポートし、開発と本番のパリティを確保します。集中型ロギングとスクリプト化された管理タスクも重視します。これらの構造化されたガイドラインに従えば、開発チームはモジュール化され、スケーラブルで堅牢なAIエージェントを作成でき、展開を簡素化し、観測性を向上させ、運用の複雑さを軽減します。
誰が12-Factor Agentsを使うの？
- AI開発者
- 機械学習エンジニア
- DevOpsチーム
- ソフトウェアアーキテクト
12-Factor Agentsの使い方は？
- ステップ1：GitHubから12-Factor Agentsリポジトリをクローンします。
- ステップ2：ガイドラインに記載された12の要素を確認します。
- ステップ3：推奨されるコードベース構造と依存関係管理をエージェントプロジェクトに適用します。
- ステップ4：環境変数とバックエンドサービスを規定通り設定します。
- ステップ5：フレームワークに従ってビルドとリリースのパイプラインを確立します。
- ステップ6：適切な並行性とポートバインディングを持つステートレスなプロセスを実装します。
- ステップ7：集中型ロギングとスクリプト化された管理プロセスを統合します。
- ステップ8：開発環境でテストし、その後本番環境に展開し、環境間のパリティを保ちます。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
12-Factor Agentsの主な特長・利点
コア機能
- コードベース
- 依存関係
- 構成
- バックエンドサービス
- ビルドとリリース
- プロセス
- ポートバインディング
- 並行性
- 廃棄性
- 開発/本番パリティ
- ログ
- 管理プロセス
利点
- 移植性とメンテナンス性の向上
- スケーラブルでステートレスなエージェントプロセス
- 信頼性の高い本番展開
- 可観測性と監視の強化
- 運用の複雑さを軽減
12-Factor Agentsの主な使用ケース・アプリケーション
- スケーラブルなAIチャットボットの構築
- カスタマーサポート用バーチャルアシスタントの展開
- 自動意思決定ワークフローの作成
- 本番環境での分散エージェントクラスターのオーケストレーション
12-Factor AgentsのFAQs
12-Factor Agents会社情報
12-Factor Agents のレビュー
5/5
12-Factor Agentsの主な競合と代替品は？
- 12-Factor Apps methodology
- Humanloop
- LangSmith
- LlamaIndex
- Google MLOps Guidelines
あなたも好きかもしれません：
77.6K
18.77% Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
37.2K
68.25% OneReach AIは、インテリジェントメッセージングを通じて顧客エンゲージメントを自動化することで、相互作用を簡素化します。
594
100.00% Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
199.8K
10.19% AWS Bedrock上でLangChainを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築するソリューション。基盤モデルとカスタムツールを活用。
1.1M
28.27% scenario-goは、複雑なLLM駆動の会話ワークフローを定義し、プロンプト、コンテキスト、およびマルチステップAIタスクを管理するためのGo SDKです。
--
LangGraph Learnは、グラフベースのAIエージェントワークフローをデザインし実行するためのインタラクティブGUIを提供し、言語モデルチェーンを視覚化します。
--
SARLは、マルチエージェントシステムのためのイベント駆動の動作と環境シミュレーションを提供するエージェント指向のプログラミング言語とランタイムです。
--
AI Libraryは、モジュラーなチェーンとツールを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための開発者プラットフォームです。
--
RModelは、高度な会話およびタスク駆動型アプリケーションのためにLLM、ツール統合、メモリを調整するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
--
LangGraph GUIのビジュアルグラフベースのオーケストレーションと言語モデルワークフローの実行のためのFastAPIバックエンドを提供します。