Agent-Field/agentfield

Build, run and scale AI agents like API and microservices

What it solves

AgentField は、AI エージェントのための本番環境グレードのコントロールプレーンを提供し、ローカルプロトタイプからスケーラブルでオブザーバブルで耐久性のあるインフラストラクチャへの移行という問題を解決します。API として呼び出し可能なマルチエージェント・システムをデプロイする場合、開発者が手動でキュー、リトライロジック、サービスディスカバリ、トレースを構築する必要性を排除します。

How it works

開発者は Python、Go、または TypeScript で、エージェントのロジ：純粋な関数として記述します。AgentField は、これらの関数を REST エンドポイントに変換します。ステートレスな Go ベースのコントロールプレーンが、これらのエージェントのルーティング、調整、実行を管理します。耐久性のある PostgreSQL キューを使用し、ジョブがクラッシュや再起動後に生存し続けることを保証し、分散ファンアウト (fan-out) をサポートし、1 つの要求に対して数千の並列エージェント呼び出しをトリガー・可能です。

Who it’s for

本番環境レベルの信頼性、水平スケーリング、およびエンタープライズ・ガバナンス (audit trails, human-in-the-loop approvals) を必要とする AI エージェント・バックエンドを構築する開発者やエンジニア向けに設計されています。

Highlights

  • Prompt-to-Production: 1 つの記述から、マルチエージェント・バックエンドのための完全な Docker Compose stack を生成する機能。
  • Distributed Fan-out: 内蔵キューとリトライ機能による、エージェントの大規模並列実行をサポート。
  • Enterprise Governance: エージェントのための暗号学的アイデンティティ (W3C DID)、署名付き監査トレイル、タグベースのポリシー適用。
  • Human-in-the-Loop: 実行を一時停止して人間の承認を待つための、組み込みの app.pause() 機能。
  • Observability: ワークフロー DAGs、実行トレース、Prometheus metrics の自動生成。
  • Multi-language Support: Python、Go、および TypeScript の SDKs。