AgnesAI-Labs/agnes-harness

解決する課題

Agnes Harness (AGH) は、複雑な現実世界のエンタープライズ環境に AI エージェントをデプロイするという課題に対処します。カスタムビジネスシステム、内部 API、物理デバイスをエージェントのワークフローに統合するためのフレームワークを提供し、すべてのアクションが記録され、監査可能であり、人間の承認を受けることを保証します。

仕組み

このプロジェクトは、4つのアーキテクチャの柱を持つ統合されたランタイム基盤として機能します：Brain（推論用 LLM）、Cerebellum（構造化意思決定用 Jev）、Memory（セッション履歴とタスク状態用 Harness）、そして Body（デバイス対話用 MHS）。開発者はプラグインを構築してビジネス固有のツールを接続し、エージェントはそれをサンドボックス環境内で実行できます。システムは CLI、Web、SDK インターフェース間で共有状態を維持するため、ユーザーはブラウザでタスクを開始し、コンテキストを失うことなくターミナルで継続できます。

対象ユーザー

独自の顧客システムと対話する AI エージェントを提供する必要がある、厳格な監視を必要とする、または標準化されたプロトコルを通じて物理ハードウェアを調整する必要がある、フォワードデプロイエンジニア (FDE) やソリューション開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 統合されたセッション管理： Web、CLI、SDK インターフェース間をシームレスに切り替えながら、完全なタスク履歴と状態を維持します。
• 監査可能性と制御： すべてのモデル呼び出し、ツール実行、人間の承認を記録する Trace ビューを備えており、エージェントの動作の透明性を確保します。
• プラグイン可能なアーキテクチャ： バックエンドツール、フロントエンドパネル、フルスタックプラグインを作成して、特定のビジネスニーズに合わせてエージェントの機能を拡張できます。
• MHS プロトコル： ベンダー固有の SDK に依存せず、物理デバイスやセンサーをエージェントのワークフローに統合するための専用の Model Hardware Standard (MHS) を含んでいます。