Agents from Scratch TSは、LangChainベースのAIエージェントを作成、構成、拡張するための包括的なTypeScriptコードベースです。ツール連携、メモリ処理、ルーティング、LLMチェーンを例示し、知能的なアシスタントや自動化ワークフローの迅速なプロトタイピングを支援します。
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Agents from Scratch TS
Agents from Scratch TSは、LangChainベースのAIエージェントを作成、構成、拡張するための包括的なTypeScriptコードベースです。ツール連携、メモリ処理、ルーティング、LLMチェーンを例示し、知能的なアシスタントや自動化ワークフローの迅速なプロトタイピングを支援します。
フィーチャー
Agents from Scratch TSとは？
Agents from Scratch TSは、LangChainを用いてゼロからAIエージェントを構築する方法を示すオープンソースのTypeScriptフレームワークです。外部ツールの定義と登録、会話メモリの管理、ユーザ入力の適切なエージェントへのルーティング、複数のLLM呼び出しのチェーン化についてのサンプルコードを含みます。開発者はこれを利用して、ベストプラクティスの理解やエージェントの挙動のカスタマイズ、新たな機能（Web検索、データ取得、カスタムプラグインによるタスク自動化やインタラクティブなアシスタントの構築）を行えます。
誰がAgents from Scratch TSを使うの？
- TypeScript開発者
- AI/MLエンジニア
- LangChainユーザ
- データサイエンティスト
- オートメーションアーキテクト
Agents from Scratch TSの使い方は？
- ステップ1: GitHubからリポジトリをクローンします。
- ステップ2: npmまたはyarnを使用して依存関係をインストールします。
- ステップ3: .envファイルにOpenAI（または他のLLM）のAPIキーを設定します。
- ステップ4: src/agentsディレクトリ内のサンプルエージェント実装を確認します。
- ステップ5: Toolインターフェースを拡張して新しいツールを定義します。
- ステップ6: メモリモジュールとルーティングロジックを設定します。
- ステップ7: npm run startで例を実行し、エージェントフローをテストします。
- ステップ8: 必要に応じてプロンプト、ツール、メモリをカスタマイズします。
- ステップ9: Node.js環境にエージェントをデプロイします。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Agents from Scratch TSの主な特長・利点
コア機能
- ツール連携例（Web検索、計算機など）
- 会話メモリ管理
- エージェントのルーティングとオーケストレーション
- LLM呼び出しのチェーンパターン
- TypeScriptの型定義とインターフェース
利点
- AIエージェントの迅速なプロトタイピング
- 明確でドキュメントの整ったコード例
- カスタムツール用の拡張可能なアーキテクチャ
- 強力なTypeScriptの型安全性
- 開発を加速させる再利用パターン
Agents from Scratch TSの主な使用ケース・アプリケーション
- 動的ツール呼び出しを用いたカスタマーサポートチャットボットの構築
- データ抽出とレポート生成の自動化
- Web検索と要約をチェーンする研究支援アシスタントの作成
- スケジューリングやリマインダーのためのタスク自動化エージェントの開発
Agents from Scratch TSのFAQs
Agents from Scratch TS会社情報
Agents from Scratch TS のレビュー
5/5
Agents from Scratch TSの主な競合と代替品は？
- Agents from Scratch (Python)
- AutoGPT
- LangSmith Agent Toolkit
- Microsoft Bot Framework
- ReAct-style agent implementations
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