AgentEra/Agently

[GenAI Application Development Framework] 🚀 Build GenAI application quick and easy 💬 Easy to interact with GenAI agent in code using structure data and chained-calls syntax 🧩 Use Event-Driven Flow *TriggerFlow* to manage complex GenAI working logic 🔀 Switch to any model without rewrite application code

What it solves

Agentlyは、AIサービスを実験的なプロンプトから信頼できる本番バックエンドに移行するように設計されたAIアプリケーションランタイムフレームワークです。モデルとアプリケーションコード間の安定した契約を提供することにより、「出力ドリフト」と不安定さの問題を解決し、モデルの変更やプロバイダーの交換がビジネスロジックを壊さないようにします。

How it works

Agentlyは、モデルプロバイダー、プロンプトスロット、レスポンスパースを単一のリクエスト/ランタイム契約に正規化する実行基盤として機能します。スキーマがプロンプトとして定義され、フレームワークによって検証される「契約ファースト」アプローチを構造化出力に使用します。また、TriggerFlowを特徴とし、シグナル駆動のオーケストレーションを可能にし、ワークフローが「インスタント」モデルを通じて部分的な構造化出力に反応したり、フルモデルレスポンスを待たずにアクション結果に反応したりできるようにします。

Who it’s for

プロダクトエンジニア AIアシスタント、内部コパイロット、またはAIバックエンドAPIを構築し、信頼性と保守性が必要なエンジニア。
プラットフォームチーム モデルプロバイダー、MCPサーバー、観測可能性のための明確な拡張ポイントが必要なチーム。
テクニカルリード 幅広いプリビルドエージェント統合よりも明示的な制御とデバッグ容易性を優先するフレームワークを探している技術リーダー。

Highlights

Structured Output Guarantees: フレームワークレベルのバリデーション、必須フィールド抽出、プロバイダー固有の機能に依存しないリトライ。
Instant Streaming: モデルがトークンをストリーミングしている間でも、特定の構造化フィールドに反応する能力。
Observable Actions: ローカル関数、MCPサーバー、管理された実行リソース（Python、Shell、SQLite）をサポートし、構造化ログとアーティファクト参照を提供。
Signal-Driven Workflows: TriggerFlowはイベント駆動オーケストレーション、一時停止/再開機能、状態スナップショットをサポートし、回復可能なワークフローを実現。
Model Agnostic: プロバイダーのセットアップとレスポンスパースを正規化し、モデルの切り替えをシームレスにします。