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AgentForge – AI駆動の自律エージェントを構築する低コードフレームワーク

何であるか – AgentForge は、エージェント、メモリ、およびそれらの相互作用の仕組みを cogs（YAMLベースのワークフローファイル）で記述できるオープンソースのPythonライブラリ（≥ 3.12）です。このフレームワークは意図的に「低コード」設計：大部分の接続は宣言的に行われますが、必要に応じてカスタムPythonコードを挿入することも可能です。

コアコンセプト

• エージェント – プロンプトテンプレートと構成ファイルで定義される、1つのLLMをバックエンドに持つチャットボット。
• Cogs – 1つ以上のエージェントをオーケストレーションし、分岐ロジックを追加し、メモリノードを接続するYAMLドキュメント。cogは再利用可能なワークフローダイアグラムと捉えることができます。
• メモリ – セッション中にエージェントが読み書きできるオプションの永続的コンテキスト。cogで参照されるエージェントに自動的に利用可能になります。
• ペルソナ – エージェントのアイデンティティ、トーン、背景を設定する別個のYAMLファイル。
• LLM非依存 – 各エージェントは異なるモデルプロバイダー（OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、またはOllama/LMStudio経由で提供されるローカルモデル）を指定できます。

主な機能（READMEに記載）

• マルチエージェントオーケストレーションと分岐ロジック用の宣言的Cogs。
• プロンプトテンプレートYAMLによるカスタマイズ可能なエージェント。
• 組み込みでオプションのメモリ（呼び出し間で永続化）。
• スタイルとコンテキストを制御するペルソナファイル。
• 実行時における動的プロンプト編集 – プロセスの再起動は不要。
• 主要LLM API（OpenAI、Google、Anthropic）およびOllamaまたはLMStudio経由のローカルモデルのサポート。

一般的なワークフロー

1. インストール – PyPIからパッケージをインストール（pip install agentforge）。
2. クイックスタートガイドを実行し、隠しディレクトリ .agentforge/ をスケルトン化。
3. 1つ以上のエージェントと（オプションで）メモリノードを参照するシンプルなcog YAMLファイルを作成。
4. CLIでcogを実行。AgentForgeは設定されたLLMに接続し、プロンプトを送信、メモリを保存/取得、最終出力を返却。
5. 本番環境では、デモ用の「デバッグ」モデルを実際のAPIキー（OpenAI、Gemini、Claude、またはローカルOllamaモデル）に置き換える。

誰が使うか

• マルチエージェント認知アーキテクチャのプロトタイピングを行う研究者。
• 永続的コンテキストが必要なチャットベースのアシスタントを開発する開発者。
• コードを再書きしなくても、複数のLLMプロバイダーを並列で試せるチーム。
• 最小限のボイラープレートでエージェントオーケストレーションの概念を教育する教育者。

導入方法

• ドキュメントハブ: docs/README.md – 中心的なナビゲーションページ。
• クイックスタート: docs/guides/quickstart.md – インストール、スケルトン化、認証なしのスモークテスト実行。
• 最初の本格的なモデル実行: docs/guides/first_real_model_run.md – APIキーまたはローカルモデルを設定し、本格的なLLMを実行。
• 高度なリファレンス: docs/guides/advanced_reference.md – エージェント、cog、メモリ、ストレージ、ユーティリティ、レガシーツールの詳細な解説。

コミュニティと貢献

• 問題報告とプルリクエストを歓迎します。
• 連絡はメール（contact@agentforge.net）またはDiscord（README内のリンク）で。

ライセンス – GNU GPL-v3。

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上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接取得；追加の機能は推測されていません。