PySpur

PySpurは、AIエージェントの開発を加速するオープンソースのクラウドネイティブプラットフォームです。モジュール化されたコンポーネントを用いたエージェントワークフローの設計にビジュアルなグラフベースのエディタを備え、組み込みのテストとデバッグツール、シームレスなデプロイパイプラインを提供します。オーケストレーション、並列実行、監視を担当することで、PySpurはAIエンジニアが複雑なエージェントの挙動を迅速に反復できるようにし、開発時間を短縮し信頼性を向上させます。
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価格:
May 20 2025
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PySpur
PySpurは、AIエージェントの開発を加速するオープンソースのクラウドネイティブプラットフォームです。モジュール化されたコンポーネントを用いたエージェントワークフローの設計にビジュアルなグラフベースのエディタを備え、組み込みのテストとデバッグツール、シームレスなデプロイパイプラインを提供します。オーケストレーション、並列実行、監視を担当することで、PySpurはAIエンジニアが複雑なエージェントの挙動を迅速に反復できるようにし、開発時間を短縮し信頼性を向上させます。
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PySpurとは?

PySpurは、操作しやすいノードベースのインターフェースを通じて、AIエージェントの構築、テスト、展開のための統合環境を提供します。開発者は、言語モデル呼び出し、データ取得、意思決定の分岐、APIとの連携などのアクションのチェーンを、モジュール化されたブロックをドラッグ&ドロップして組み立てます。ライブシミュレーションモードでは、ロジックの検証、途中状態の確認、ワークフローのデバッグが可能です。PySpurは、エージェントフローのバージョン管理、パフォーマンスプロファイリング、ワンクリックでのクラウドやオンプレミスへの展開もサポートします。プラグイン可能なコネクタや主要LLMとベクターデータベースのサポートにより、チームは複雑な推論エージェント、自動化アシスタント、データパイプラインを迅速に試作できます。オープンソースかつ拡張性があり、ボイラープレートやインフラの負担を最小化し、より速い反復と堅牢なエージェントソリューションを実現します。

誰がPySpurを使うの?

  • AIエンジニア
  • AIエージェントを構築するソフトウェア開発者
  • DevOpsチーム
  • AI研究科学者
  • インテリジェントワークフローの試作を行うスタートアップ

PySpurの使い方は?

  • ステップ1: PySpur CLIをインストールするか、pyspur.devのクラウドIDEにアクセスします。
  • ステップ2: 新しいエージェントプロジェクトを作成し、ビジュアルワークフローエディタを開きます。
  • ステップ3: アクション(言語モデル呼び出し、APIリクエスト、ブランチなど)を表すモジュール化されたブロックをドラッグ&ドロップします。
  • ステップ4: 各ノードのパラメータを設定し、データフローを接続します。
  • ステップ5: 組み込みのデバッガでシミュレーションを実行し、挙動を検証します。
  • ステップ6: ログやパフォーマンス指標を基にノードを調整します。
  • ステップ7: 変更をコミットしてバージョン管理を行います。
  • ステップ8: ワンクリックでエージェントをクラウドまたはローカル環境にデプロイします。
  • ステップ9: 実行時のメトリクスを監視し、必要に応じてワークフローを更新します。

プラットフォーム

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

PySpurの主な特長・利点

コア機能

  • ビジュアルグラフベースのワークフロービルダー
  • モジュール化されたアクションブロック(LLM呼び出し、API連携、分岐ロジック)
  • 組み込みのシミュレーションとデバッグツール
  • エージェントフローのバージョン管理統合
  • ワンクリックでクラウドやオンプレミスへの展開
  • パフォーマンスプロファイリングと監視ダッシュボード
  • コネクタやカスタムモジュール用の拡張プラグイン

利点

  • エージェント開発を10倍高速化
  • ボイラープレートコードとインフラ設定の削減
  • ビジュアルワークフローによるコラボレーション促進
  • 組み込みのテストとロギングによる信頼性向上
  • 展開とスケーリングの合理化
  • オープンソースで拡張性の高いアーキテクチャ

PySpurの主な使用ケース・アプリケーション

  • 会話型AIアシスタントの構築
  • データ取得と処理パイプラインの自動化
  • 複雑な意思決定エージェントの試作
  • 多段階LLMワークフローのオーケストレーション
  • 監視付きの運用可能なエージェントの展開

PySpur の長所と短所

長所

Apache 2.0ライセンスのオープンソース
PythonコードまたはドラッグアンドドロップのUIでAIエージェントの構築をサポート
テストケースとエージェントワークフローで迅速な開発を促進
JSONエクスポートによる簡単な共有とバージョン管理
主要なAI機関およびY Combinatorによる支援

短所

詳細な価格情報が公開されていない
モバイルアプリまたは拡張機能が検出されない
広範なコミュニティやソーシャルチャンネルのリンクが不足している

PySpur の価格設定

無料プランありNo
無料体験の詳細
料金モデル
クレジットカードが必要かNo
支払い開始
生涯プランありNo
請求頻度
最新の価格については、こちらをご覧ください: https://pyspur.dev/#

PySpurのFAQs

PySpur会社情報

PySpurの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
909
平均訪問時間
00:01:47
訪問あたりのページ数
1.26
直帰率
42.71%
Nov 2025 - Jan 2026 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ1地域
India
100%
Nov 2025 - Jan 2026 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Search
40.67%
Direct
38.66%
Referrals
13.93%
Social
3.66%
Paid Referrals
2.14%
Mail
0.17%
Nov 2025 - Jan 2026 デスクトップのみ

トップキーワード

キーワードトラフィッククリック単価
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PySpur のレビュー

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PySpurの主な競合と代替品は?

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  • Flowise
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