AgentSmith

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AgentSmithは、複雑なタスクを自律的に実行する複数のLLMベースエージェントを調整するオープンソースのPythonフレームワークです。各エージェントは研究、計画、コーディングなどの役割を専門とし、メッセージバスを通じて協働します。メモリ管理はベクトルストア(FAISSやPinecone)を用い、タスクの分解やエージェントの監督も可能です。YAML設定可能なパイプラインにより、AgentSmithは開発、データ分析、意思決定支援のためのスケーラブルで並列なAIワークフローの構築を容易にします。
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May 09 2025
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AgentSmithは、複雑なタスクを自律的に実行する複数のLLMベースエージェントを調整するオープンソースのPythonフレームワークです。各エージェントは研究、計画、コーディングなどの役割を専門とし、メッセージバスを通じて協働します。メモリ管理はベクトルストア(FAISSやPinecone)を用い、タスクの分解やエージェントの監督も可能です。YAML設定可能なパイプラインにより、AgentSmithは開発、データ分析、意思決定支援のためのスケーラブルで並列なAIワークフローの構築を容易にします。
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フィーチャー

AgentSmithとは?

AgentSmithは、複数のAIエージェントを協力して定義、設定、および実行できるPython製のモジュール式エージェントオーケストレーションフレームワークです。各エージェントはリサーチャー、プランナー、コーダー、レビュアーなどの役割を割り当てられ、内部メッセージバスを介して通信します。メモリ管理にはFAISSやPineconeなどのベクトルストアを使用し、タスクのサブタスク化や自動監督もサポートします。エージェントとパイプラインは人間が読めるYAMLファイルで構成され、OpenAI APIやカスタムLLMとシームレスに統合できます。ロギング、モニタリング、エラー処理も内蔵し、ソフトウェア開発フローの自動化、データ分析、意思決定支援システムに最適です。

誰がAgentSmithを使うの?

  • 開発者
  • AI研究者
  • データサイエンティスト
  • 自動化エンジニア

AgentSmithの使い方は?

  • ステップ1:pipまたはGitHubリポジトリのクローンを使用してAgentSmithをインストールします。
  • ステップ2:OPENAI_API_KEY環境変数を設定するか、LLMの認証情報を構成します。
  • ステップ3:エージェントの役割とパイプラインタスクを定義したYAML設定ファイルを作成します。
  • ステップ4:Pythonスクリプト内でAgentSmithオーケストレーターを初期化します。
  • ステップ5:YAML設定をロードし、orchestrator.run()を呼び出してエージェントワークフローを実行します。
  • ステップ6:ログを監視し、出力やメモリストアを確認しながらエージェントの定義を繰り返し改善します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

AgentSmithの主な特長・利点

コア機能

  • マルチエージェントオーケストレーション
  • エージェント役割のカスタマイズ
  • ベクトルストアによるメモリ管理
  • タスクの分解と監督
  • YAMLによるパイプライン設定
  • 内部メッセージバスによる通信
  • OpenAIやカスタムLLMの統合
  • 内蔵のロギングと監視

利点

  • スケーラブルな並列ワークフロー
  • 拡張性のあるモジュール設計
  • AI駆動のタスク自動化の向上
  • エージェント間の協調強化
  • 設定と展開が簡単

AgentSmithの主な使用ケース・アプリケーション

  • 自動化されたソフトウェア開発ワークフロー
  • AI駆動のリサーチアシスタント
  • 自動化されたデータ分析パイプライン
  • 意思決定支援システム
  • 自律コード生成とレビュ

AgentSmithのFAQs

AgentSmith会社情報

AgentSmith のレビュー

5/5
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AgentSmithの主な競合と代替品は?

  • LangChain
  • AutoGPT
  • Haystack
  • OpenAI Function Calling
  • Microsoft Semantic Kernel

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