Agentfyは、Pythonでエージェントを定義し、外部APIをツールとして統合し、会話のメモリを管理し、マルチステップのワークフローをオーケストレーションし、サーバー、エッジデバイス、またはコンテナに最小設定でエージェントを展開できる拡張性の高いAIエージェント開発フレームワークです。
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Agentfy
Agentfyは、Pythonでエージェントを定義し、外部APIをツールとして統合し、会話のメモリを管理し、マルチステップのワークフローをオーケストレーションし、サーバー、エッジデバイス、またはコンテナに最小設定でエージェントを展開できる拡張性の高いAIエージェント開発フレームワークです。
フィーチャー
Agentfyとは？
Agentfyは、LLM、メモリバックエンド、ツール統合を組み合わせて一体的なランタイムを構築するモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はPythonクラスでエージェントの動作を宣言し、ツール（REST API、データベース、ユーティリティ）を登録し、メモリストア（ローカル、Redis、SQL）を選択します。フレームワークは、プロンプト、アクション、ツール呼び出し、コンテキスト管理をオーケストレーションし、タスクの自動化を実現します。内蔵のCLIとDockerサポートにより、クラウドやエッジ環境にワンステップで展開可能です。
誰がAgentfyを使うの？
- AI/MLエンジニア
- ソフトウェア開発者
- データサイエンティスト
- 自律エージェントを構築するスタートアップ
- エージェントアーキテクチャを研究する研究所
Agentfyの使い方は？
- ステップ1：Agentfyをインストール:`pip install agentfy`
- ステップ2：Toolクラスをサブクラス化またはビルトインアダプタを使ってAPIを定義
- ステップ3：メモリバックエンド（例：Redis、SQLite）を設定
- ステップ4：LLM、ツール、メモリを使ってエージェントインスタンスを作成
- ステップ5：`agent.run(input_text)`を呼び出してエージェントループを開始
- ステップ6：`agentfy deploy` CLIまたはDockerでクラウド/エッジにデプロイ
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Agentfyの主な特長・利点
コア機能
- プロンプト、アクション、ツールを調整するエージェントクラス
- プラグイン可能なツール統合（API、データベース、ローカルユーティリティ）
- 設定可能なメモリバックエンド（ローカル、Redis、SQL）
- マルチモデル対応（OpenAI、Hugging Face、カスタムLLMs）
- プロジェクトのスキャフォールディングとデプロイ用CLI
- クラウド・エッジ用のDockerコンテナ化
利点
- AIエージェント開発を加速
- モジュール化され拡張性の高いアーキテクチャ
- コンテキストとメモリのシームレス管理
- 様々な環境に簡単に展開
- オープンソースとコミュニティ主導
Agentfyの主な使用ケース・アプリケーション
- カスタマーサポート用チャットエージェント
- 自動データ抽出・処理ボット
- 文献レビュー用バーチャルリサーチアシスタント
- 企業システムのワークフロー自動化
- パーソナライズされた推奨・スケジューリングエージェント
AgentfyのFAQs
Agentfy会社情報
- Agentfy-io
Agentfy のレビュー
5/5
Agentfyの主な競合と代替品は？
- LangChain
- Microsoft Semantic Kernel
- AutoGPT
- Hugging Face Agents
- Haystack
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