万能な開源開發ツール

多様な用途に対応可能な開源開發ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

開源開發

  • Whizは、メモリ、計画、およびツール統合を備えたGPTベースの会話型アシスタントを構築できるオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    Whizとは?
    Whizは、複雑な会話やタスク志向のワークフローを実行できる知的エージェントのための堅牢な基盤を提供するように設計されています。Whizを使用すると、開発者はツール—Python関数または外部API—を定義し、ユーザーのクエリ処理時に呼び出すことができます。内蔵のメモリモジュールは会話コンテキストをキャプチャして取得し、一貫性のあるマルチターンの対話を可能にします。動的な計画エンジンは目標を実行可能なステップに分解し、柔軟なインターフェースではカスタムポリシー、ツールレジストリ、メモリバックエンドを注入できます。Whizは埋め込みベースのセマンティック検索をサポートし、関連するドキュメントを取得し、監査性のためのロギングおよびスケーリング用の非同期実行も提供します。完全にオープンソースであり、Pythonが動作するどこでも展開可能なため、カスタマーサポートボット、データ分析アシスタント、または専門分野のエージェントの高速プロトタイプ作成が最小限のボイラープレートで実現できます。
  • 事前定義されたテンプレートを使用してPythonベースのAIエージェントのスキャフォールディングを自動化し、LangChain、OpenAI、カスタムツールと連携して迅速に開発します。
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    AI Agent Code Generatorとは?
    AI Agent Code Generatorは、AIエージェント用のPythonプロジェクトのスキャフォールディングを行うコマンドラインインターフェースを提供します。ユーザーは複数のLangChainベースのテンプレートから選択し、OpenAI APIキーを設定し、カスタムツールや関数を指定します。その後、ボイラープレートコード、プロジェクト構造、サンプルスクリプトを生成し、会話型、情報取得型、タスク自動化エージェントの展開を可能にします。開発者は、追加プラグインを組み込んだり、プロンプトを修正したり、専門化したエージェント動作のために新しいツールキットを統合したりして、プロトタイプと本番開発を加速させることができます。
  • AI駆動の開発者アシスタントがコード生成、プルリクエストレビュー、テスト、ドキュメントのワークフローを自動化します。
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    AI Staff Dev Agentとは?
    AI Staff Dev Agentは、ソフトウェアエンジニアリングチーム向けのコマンドラインAIエージェントです。コードスニペットの自動生成、品質やスタイルのレビュー、カバレッジを確保するユニットテストの作成、プロジェクトドキュメントの生成を行います。環境変数やプロンプトテンプレートを設定して、GitHubと直接連携し、ブランチ作成、コミット、プルリクエストを行います。チームはワークフローをカスタマイズし、プラグインで機能拡張し、ローカルやCIパイプラインでエージェントを運用して一貫したコード基準を維持し、プロジェクトのスピードアップを図れます。
  • Cognitaは、ドキュメント検索、ベクトル検索、カスタマイズ可能なパイプラインを備えたモジュール式AIアシスタントの構築を可能にするオープンソースのRAGフレームワークです。
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    Cognitaとは?
    Cognitaは、ドキュメントを取り込みインデックス化し、OpenAI、TrueFoundry、その他のサードパーティの埋め込みから選択し、YAMLやPython DSLを使用して検索パイプラインを設定する、モジュール式のアーキテクチャを提供します。その統合されたフロントエンドUIにより、クエリのテスト、検索パラメーターの調整、ベクトル類似度の可視化が可能です。検証後、CognitaはKubernetesやサーバーレス環境向けの展開テンプレートを提供し、運用中のナレッジ主導型AIアシスタントを拡張可能にし、可観測性とセキュリティを確保します。
  • Jasonマルチエージェントシステム用のカスタマイズ可能なシミュレーション環境を提供するJavaライブラリで、迅速なプロトタイピングとテストを可能にします。
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    JasonEnvironmentsとは?
    JasonEnvironmentsは、Jasonマルチエージェントシステム専用に設計された環境モジュールのコレクションを提供します。各モジュールは標準化されたインターフェースを公開し、追跡-回避、リソース採取、協力タスクなど、多様なシナリオでエージェントが認識、行動、相互作用できるようになっています。このライブラリは既存のJasonプロジェクトに簡単に統合可能で、JARを含め、エージェントの設定ファイルで環境を構成し、シミュレーションを起動します。開発者はさらにパラメータやルールを拡張・カスタマイズして、研究や教育の目的に合わせることも可能です。
  • オープンソースフレームワークで、自律AIエージェントをオーケストレーションし、目標をタスクに分解し、アクションを実行し、結果を動的に改善します。
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    SCOUT-2とは?
    SCOUT-2は、大規模な言語モデルによって動作する自律エージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。目標の分解、タスクの計画、実行エンジン、フィードバック駆動の反省モジュールを含みます。開発者はトップレベルの目標を定義し、SCOUT-2は自動的にタスクツリーを生成し、担当エージェントに実行を割り当て、進行状況を監視し、結果に基づいてタスクを調整します。OpenAI APIと連携し、カスタムプロンプトやテンプレートを用いてさまざまなワークフローをサポート可能です。
  • OpenMASは、カスタマイズ可能なエージェントの挙動、動的な環境、分散型通信プロトコルを提供するオープンソースのマルチエージェントシミュレーションプラットフォームです。
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    OpenMASとは?
    OpenMASは、分散型AIエージェントやマルチエージェント調整戦略の開発と評価を促進するために設計されています。カスタムエージェントの挙動、動的環境モデル、エージェント間のメッセージングプロトコルを定義できるモジュール式のアーキテクチャを備えています。物理シミュレーション、イベント駆動の実行、AIアルゴリズム用のプラグイン統合をサポートします。ScenariosはYAMLやPythonで設定可能で、エージェントの相互作用を可視化し、内蔵の解析ツールでパフォーマンス指標を収集できます。OpenMASは、群知能、協調ロボティクス、分散意思決定などの研究プロトタイピングを効率化します。
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