AgentEra/Agently

何を解決するか

Agently は、AI サービスを実験的なプロンプトから信頼性の高いプロダクションバックエンドへと移行するための AI アプリケーションランタイムフレームワークです。出力のばらつきやモデルの不安定性という問題を、構造化出力の安定した契約、行動の可視化、回復可能なワークフローにより解決し、モデルやプロバイダーを切り替えてもビジネスロジックが維持されることを保証します。

動作方法

Agently は、アプリケーションと AI モデル間のインタラクションを統一されたリクエスト/ランタイム契約を通じて標準化します。"プロンプトスロット" を使ってリクエストを構成し、スキーマをプロンプトとして定義する契約優先の構造化出力アプローチを採用。フレームワークが検証を行います。オーケストレーションには、一時停止/再開が可能でイベント駆動の実行を可能にする Signal-Driven ワークフロー エンジンである TriggerFlow を搭載。また、ツール利用のための専用 Action Runtime を管理し、ローカル関数、MCP サーバー、およびサンドボックス実行環境（gVisor や Landlock など）をサポートしています。

対象ユーザー

• プロダクトエンジニア：AIアシスタント、社内コ・ピロット、AIバックエンドAPI を構築し、信頼性と構造化データを必要とする人。
• プラットフォームチーム：モデルプロバイダー、ツール、観測性のための明確な拡張ポイントを必要とする人。
• テクニカルリード："プロンプトグルー" ではなく、明示的な制御とデバッグのしやすさを重視する保守性の高いフレームワークを探している人。

主な特徴

• 契約優先の出力：スキーマをプロンプトとして定義し、必須フィールドの抽出と検証ハンドラーにより構造化出力を保証。
• 構造化ストリーミング：instant モードにより、モデルがストリーミング中でも特定の構造化フィールドに即座に反応できる。
• 可視化されたアクション：ツール用に管理された Action Runtime を提供。Python、Shell、Node.js、SQLite、MCP サーバーを内蔵サポート。
• シグナル駆動ワークフロー：TriggerFlow はイベント駆動の DAG、ファンアウト、状態スナップショットをサポートし、回復可能な実行を実現。
• モデル非依存：プロバイダーの設定と応答のパースを標準化し、ビジネスロジックを再実装せずにモデルを切り替えられる。