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AgentServeは、開発者がHTTPサービスとしてAIエージェントを定義、提供、調整できるPythonベースのオープンソースプラットフォームです。複数のLLM、カスタムツール統合、並列処理制御、ビルトインの可観測性をサポートし、チームは素早くプロトタイプを作成し、運用環境でエージェント駆動のワークフローを拡大できます。
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May 07 2025
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AgentServeは、開発者がHTTPサービスとしてAIエージェントを定義、提供、調整できるPythonベースのオープンソースプラットフォームです。複数のLLM、カスタムツール統合、並列処理制御、ビルトインの可観測性をサポートし、チームは素早くプロトタイプを作成し、運用環境でエージェント駆動のワークフローを拡大できます。
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フィーチャー
AgentServeとは?
AgentServeは、AIエージェントの作成と展開のための統一インターフェースを提供します。ユーザーは設定ファイルやコードでエージェントの動作を定義し、外部ツールや知識源を統合し、RESTエンドポイントでエージェントを公開します。このフレームワークは、モデルのルーティング、並列リクエスト処理、ヘルスチェック、ログ記録、メトリクスを標準で処理します。AgentServeのモジュール化された設計により、新しいモデル、カスタムツール、スケジューリングポリシーを追加できるため、スケーラブルでメンテナンスしやすいチャットボットや自動化ワークフロー、多エージェントシステムの構築に理想的です。
誰がAgentServeを使うの?
機械学習エンジニア
バックエンド開発者
AI研究者
スタートアップチーム
エンタープライズ自動化チーム
AgentServeの使い方は?
ステップ1:pipを使ってインストール:pip install agentserve
ステップ2:モデル、プロンプト、ツールを含むYAMLまたはJSON設定ファイルでエージェントを定義
ステップ3:カスタムツール関数または外部APIフックを登録
ステップ4:サーバーを起動:agentserve run --config path/to/config.yaml
ステップ5:HTTPリクエストを/agent/
/invokeエンドポイントに送信
プラットフォーム
mac
windows
linux
AgentServeの主な特長・利点
コア機能
AIエージェントのRESTful API展開
複数のLLMプロバイダーのサポート
カスタムツールとプラグインの統合
並列リクエスト処理とルーティング
ビルトインログ記録、メトリクス、ヘルスチェック
マルチエージェントの調整とスケジューリング
利点
迅速なエージェントのプロトタイピングと展開
スケーラブルで本番環境に適したエージェントホスティング
柔軟でモデルに依存しないアーキテクチャ
カスタムツールとワークフローによる拡張性
オープンソースの透明性とコミュニティサポート
AgentServe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とヘルプデスクチャットボット
自動メールトリアージと応答システム
データ駆動のリサーチアシスタント
営業・マーケティングのワークフロー自動化
多エージェントシミュレーションと調整
AgentServeのFAQs
AgentServeとは何ですか?
AgentServeはどのモデルをサポートしていますか?
カスタムツールをエージェントに追加するには?
複数のエージェントを同時に動作させることはできますか?
AgentServeは可観測性を提供しますか?
Dockerイメージは利用可能ですか?
エージェントのパフォーマンスを監視するには?
AgentServeをプラグインで拡張できますか?
サポートされているプログラミング言語は?
ドキュメントはどこで見つかりますか?
AgentServe会社情報
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