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Wrenは、言語モデル呼び出しをオーケストレーションすることで、インテリジェントエージェントの構築を簡素化したオープンソースのAIエージェントフレームワークです。カスタムツールの統合、メモリ管理、コールバックフックをサポートし、開発者が対話型アシスタント、自動調査エージェント、その他のインテリジェントなワークフローを作成できるようにします。
追加日:
ソーシャル&メール:
プラットフォーム:
May 08 2025
AIプラットフォームとフレームワーク
#AIエージェントフレームワーク
#Python SDK
#チャットボット開発
#タスク自動化
#メモリ管理
#オープンソースツール
#LLMオーケストレーション
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#迅速なプロトタイピング
#コンテキストを考慮したアプリケーション
#開発者向けツール
#ツール登録
#会話履歴
#カスタムAPI
#拡張可能なソフトウェア
#AI研究ツール
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Wrenは、言語モデル呼び出しをオーケストレーションすることで、インテリジェントエージェントの構築を簡素化したオープンソースのAIエージェントフレームワークです。カスタムツールの統合、メモリ管理、コールバックフックをサポートし、開発者が対話型アシスタント、自動調査エージェント、その他のインテリジェントなワークフローを作成できるようにします。
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May 08 2025
AIプラットフォームとフレームワーク
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#メモリ管理
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フィーチャー
Wrenとは?
WrenはPythonベースのAIエージェントフレームワークで、自律型エージェントの作成、管理、展開を支援します。ツール(APIまたは関数)の定義、コンテキスト保持用のメモリストア、多段階推論を処理するオーケストレーションロジックを抽象化しています。Wrenを使用すると、LLM呼び出しの組み合わせ、カスタムツールの登録、会話履歴の保存によって、チャットボット、タスク自動化スクリプト、調査アシスタントのプロトタイピングが迅速に行えます。そのモジュール式設計とコールバック機能により、既存のアプリケーションと簡単に拡張・統合できます。
誰がWrenを使うの?
開発者
機械学習エンジニア
AI研究者
データサイエンティスト
プロダクトマネージャー
Wrenの使い方は?
ステップ1:`pip install getwren`を使用してWrenをpipからインストール。
ステップ2:Wrenモジュールをインポートし、Engineインスタンスを初期化。
ステップ3:カスタムツール(関数またはAPI)をエンジンに登録。
ステップ4:複数の呼び出し間でコンテキストを保持するためのメモリストアを設定。
ステップ5:プロンプトまたはメッセージでエージェントを呼び出し、応答を処理。
プラットフォーム
web
mac
windows
linux
Wrenの主な特長・利点
コア機能
ツールの登録と呼び出し
コンテキスト保持のためのメモリ管理
カスタムコールバックフック
LLMのオーケストレーションとチェーン構築
Python SDKの容易な統合
利点
オープンソースで拡張性が高い
迅速な試作のためのモジュラーアーキテクチャ
ツールとメモリのシームレスな統合
柔軟なコールバックとロギングサポート
複雑なエージェントワークフローを容易にする
Wrenの主な使用ケース・アプリケーション
動的APIルックアップによるカスタマーサポートチャットボット
外部データを問い合わせる自動調査アシスタント
ビジネスプロセスのタスク自動化スクリプト
コード生成・レビューアシスタント
コンテキストを考慮した会話エージェント
WrenのFAQs
Wrenとは何ですか?
Wrenをどうインストールしますか?
Wrenはどのような言語モデルをサポートしていますか?
カスタムツールを統合できますか?
メモリ管理はどうなっていますか?
Wrenは本番運用に適していますか?
例はどこで見つかりますか?
Wrenはオープンソースですか?
Wrenはコールバックをサポートしますか?
Wrenにはどのように貢献しますか?
Wren会社情報
Wren AI
Canner
https://getwren.ai/oss
company/wrenai
@getwrenai
[email protected]
Wrenの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
7.0k
平均訪問時間
00:05:43
訪問あたりのページ数
3.11
直帰率
46.61%
Sep 2025 - Nov 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ5地域
Italy
64.46%
United States
17.26%
Korea, Republic of
6.75%
India
4.81%
Canada
3.61%
Sep 2025 - Nov 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Direct
51.19%
Referrals
23.38%
Search
17.29%
Social
7.74%
Paid Referrals
0.39%
Mail
0.02%
Sep 2025 - Nov 2025 デスクトップのみ
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