Agent-Field/agentfield

Build, run and scale AI agents like API and microservices

解決する課題

AgentFieldは、AIエージェントをローカルのプロトタイプから本番グレードのインフラストラクチャへ移行する際の課題を解決します。ルーティング、キューイング、リトライ、可観測性など、エージェントを単一のスクリプトから数千の同時実行分散マイクロサービスへとスケールさせる際に通常手動でのエンジニアリングが必要となる複雑なバックエンド要件を処理するコントロールプレーンを提供します。

仕組み

エージェントのロジックを標準的な Python、Go、または TypeScript の関数として記述します。AgentFieldはこれらの関数をラップし、自動的に REST エンドポイントとして公開し、中央コントロールプレーンに登録します。エージェント同士がやり取りする必要がある場合、フレームワークを使用して互いに呼び出します。コントロールプレーンが通信を管理し、非同期実行を処理し、ワークフロー全体をリアルタイムで追跡します。ヒューマン・イン・ザ・ループの承認、カナリアデプロイメント、安全で監査可能なエージェント間通信のための暗号化IDなどの高度な機能をサポートしています。

対象ユーザー

LangChain や CrewAI などのフレームワークを使用してエージェントのプロトタイプを構築し、それを信頼性が高くスケーラブルなサービスとしてデプロイする準備ができている開発者向けに設計されています。本番レベルのガバナンス、可観測性、および大量のファンアウト要求を処理する能力を必要とする、複雑なマルチエージェントワークフローを管理する必要があるチームに最適です。

ハイライト

  • 本番対応 API： エージェント関数を自動的に REST エンドポイントに変換します。
  • スケーラブルなオーケストレーション： 内蔵のキューイング、リトライ、バックプレッシャー機能により、数千の同時実行エージェントを処理します。
  • ガバナンスとセキュリティ： エージェントに暗号化IDを提供し、すべての実行に対して改ざん不可能な監査証跡を生成します。
  • 可観測性： リアルタイムのワークフロー DAG、メトリクス、実行トレースをすぐに利用できます。
  • マルチ言語サポート： 複雑な DSL や YAML 設定を必要とせず、Python、Go、または TypeScript でエージェントロジックを記述できます。

関連

  • プロジェクト
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    AgentEra/Agently

    Agently は、LLM 呼び出しを構造化され、観測可能で、再起動安全なランタイムユニットに変える Python フレームワークです。コントラクトファーストの出力スキーマ、部分結果のストリーミング、ツール/アクション統合、バージョン管理されたスキル、管理された実行リソース、およびイベント駆動のワークフローエンジン (TriggerFlow) を提供し、信頼性の高い AI サービスを構築します。

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    AgentSystemLabs/agent-office

    Agent Officeは、LLMベースのコーディングエージェントを3Dオフィスのデスクとして視覚化するTypeScript製ツールです。各GitHubリポジトリはフロアになり、エージェントに話しかけたり、ターミナルを実行したり、git worktreeを管理したり、PRを開いたりできます。UIはローカルまたはSSHトンネル経由でアクセスするクラウドVM上で実行され、AWS、Azure、Railway、Fly.io、Dokployなどのデプロイスクリプトが用意されています。

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    bytedance/deer-flow

    DeerFlowは、サブエージェントの調整、ツール（ウェブ検索、サンドボックス化されたコード実行、RAG）の使用、メモリ管理が可能な自律AIエージェントを構築できるオープンソースフレームワークです。多くのLLMプロバイダーをサポートし、ウェブUI、ターミナルUIを提供し、トレーシングサービスを統合しており、すべてDockerでデプロイ可能です。

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    nullpointexception-i/agent-sphere

    AgentSphereは、Java‑Spring/Reactプラットフォームで、LLM駆動のReActループを実行し、マルチエージェント委任、Chrome拡張機能による実際のブラウザ自動化、公開スキルマーケットプレイスをサポートします。多くのモデルプロバイダーを統合し、OIDC SSOを提供し、埋め込み可能なチャットウィジェットを提供します。