Agent-Field/agentfield

解決する課題

AgentFieldは、AIエージェントのための本番環境対応のコントロールプレーンを提供し、シンプルなエージェントロジックをスケーラブルで耐久性があり、観測可能なインフラストラクチャに変換します。プロトタイプからエージェントの分散システムへと移行する際、開発者がキュー、リトライ、サービスディスカバリ、トレーシングを手動で実装しなければならない「グルーコード」の問題を解決します。

仕組み

開発者は、Python、Go、またはTypeScriptでエージェントロジックをプレーンな関数として記述します。次に、AgentFieldのコントロールプレーン（ステートレスなGoサービス）がこれらの関数の実行を管理し、それらをRESTエンドポイントとして自動的に公開します。数千のエージェントにまたがるリクエストのファンアウトを処理し、webhooksとSSEを介して非同期実行を管理し、Redisのような外部データベースを必要とせずに共有メモリシステム（KVとベクトル検索）を提供します。

対象者

単一のラップトップの範囲を超えてスケールする必要があるマルチエージェントシステムを構築する開発者、特に高い信頼性、監査証跡、およびAPIを介してエージェントを既存のソフトウェアスタックに統合する能力を必要とする開発者向けに設計されています。

ハイライト

• プロンプトから本番環境へ：1行の説明からマルチエージェントバックエンドの完全なDocker Composeスタックを生成する機能。
• 分散ファンアウト：1つのリクエストで数千のエージェントブランチをトリガーし、組み込みのキューイングとリトライを備えた大規模な並列実行のサポート。
• ハーネスオーケストレーション：複数ターンのコーディングタスクのために、AForge、Claude Code、Gemini CLIなどのコーディングハーネスとの統合。
• ガバナンスとアイデンティティ：すべてのエージェントに暗号学的アイデンティティ（W3C DID）が割り当てられ、安全で改ざん防止のある監査証跡とポリシー実施が可能になります。
• 可観測性：フリート管理のためのリアルタイムのワークフローDAG、実行トレース、およびPrometheusメトリクス。