BoxcarsAI/boxcars

何を解決するか

Boxcars は、LLM ベースのシステムを構築する Ruby および Rails 開発者の認知的負荷を軽減します。異なる AI プロバイダーまたはツールに対して個別にラッパーを書く必要なく、検索、データクエリ、API 呼び出し、取得を統合的に調整できるフレームワークを提供します。

動作方法

Boxcars は、以下の3つの主要な概念に基づくモジュールアーキテクチャを使用しています：

• Boxcars：特定のタスク（例：計算機、SQL クエリ、API 呼び出し）を実行する単一目的のツール。
• Trains：複数の Boxcars と LLM エンジンを受け取り、複雑な問題をツールが解決できるステップに分解するオーケストレーター。
• Engines：OpenAI、Anthropic、Groq、Ollama などのさまざまな LLM プロバイダーに接続するコネクタで、ツールを駆動するためのテキストと論理を生成します。

また、ライフサイクルコールバックを持つ高レベルのエージェント抽象化である StationAgents と、埋め込みと取得を管理する VectorStores も含まれます。

対象ユーザー

既存の ActiveRecord および SQL データと簡単に統合できる一貫したプログラミングモデルを使って、AIアシスタント、内部コ・ピロット、またはオペレーションボットを構築したい Ruby および Rails チーム。

主な特徴

• ツールの組み合わせ可能：異なるサービス間で再利用可能な Boxcar オブジェクトとしてドメインロジックをパッケージ化。
• MCP 統合：Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続し、リモートツールとローカルの Ruby ツールを統合。
• プロバイダーの柔軟性：OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama を通じたローカルモデルを含む、幅広いエンジンをサポート。
• 構造化出力：JSONEngineBoxcar を通じて JSON スキーマを使用して JSON コントラクトを強制。
• セキュリティ最優先のデータアクセス：SQL および ActiveRecord ツールは、誤った書き込み操作を防ぐためにデフォルトで読み取り専用モードに設定。