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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。
追加日:
ソーシャル&メール:
プラットフォーム:
価格:
May 20 2025
AIメモリシステム
AIプラットフォームとフレームワーク
予測分析
Web3技術
#AIエージェント
#ワークフロービルダー
#モジュラープログラミング
#視覚デバッグ
#クラウドデプロイ
#バージョン管理
#パフォーマンスプロファイリング
#オープンソースツール
#自動アシスタント
#データパイプライン
#ドラッグアンドドロップインターフェース
#リアルタイムシミュレーション
#スケーラブルソリューション
#プラグインアーキテクチャ
#効率的なコーディング
#共同開発
#ロジック検証
#API統合
#LLMサポート
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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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#ワークフロービルダー
#モジュラープログラミング
#視覚デバッグ
#クラウドデプロイ
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#パフォーマンスプロファイリング
#オープンソースツール
#自動アシスタント
#データパイプライン
#ドラッグアンドドロップインターフェース
#リアルタイムシミュレーション
#スケーラブルソリューション
#プラグインアーキテクチャ
#効率的なコーディング
#共同開発
#ロジック検証
#API統合
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フィーチャー
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とは何ですか?
ビジュアルワークフローはどう動作しますか?
カスタムモデルやAPIを統合できますか?
組み込みのデバッグサポートはありますか?
エージェントの展開方法は?
PySpurはバージョン管理をサポートしますか?
PySpurは無料ですか?
どのプラットフォームをサポートしていますか?
運用中のパフォーマンス監視はできますか?
ドキュメントはどこにありますか?
PySpur会社情報
PySpur
PySpur-Dev
http://pyspur.dev
[email protected]
PySpurの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
930
平均訪問時間
00:00:22
訪問あたりのページ数
1.59
直帰率
37.81%
Aug 2025 - Oct 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ2地域
United States
70.77%
Germany
29.23%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Direct
44.34%
Social
38.14%
Referrals
11.78%
Search
4.79%
Paid Referrals
0.91%
Mail
0.03%
Aug 2025 - Oct 2025 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
pyspur
610
$ --
pyspur install
40
$ --
deepseek open source week
330
$ --
{{ $execution.resumeurl }} runing workfollow
90
$ --
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Guidance
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