Emiyaaaaa/HiveMind

何を解決するか

エージェントフレームワーク（LangGraph や AutoGen など）は、通常、ローカルなプロトタイピングに設計されており、スケーラブルなサービスに必要なプロダクショングレードのインフラが不足しています。HiveMind（AgentFlow）は、マルチエージェントシステムの「運用」側（永続的な履歴、イベントストリーミング、実行監視など）を処理するランタイム層を提供し、開発者が特定のオーケストレーションフレームワークに拘束されないよう設計されています。

動作方法

スプリットランタイムアーキテクチャを採用し、API管理とエージェント実行を分離しています：

• API Tier: Java/Spring Boot サーバーが REST 要求を処理し、Server-Sent Events (SSE) をフロントエンドにブリッジします。
• Execution Tier: Python ウェルカーが Redis キューからジョブを取得し、「Orchestrator Adapters」を介してエージェントを実行します。
• 永続化: すべての実行状態、メッセージ、ツール呼び出しは、SQLAlchemy を介して Postgres データベースに第一級のエンティティとして保存されます。
• アダプター: プラグイン可能なインターフェースにより、異なるフレームワーク（例：LangGraph、PydanticAI）をラップでき、すべてが一貫したフォーマットでステータスとデータを報告します。

対象ユーザー

エージェントのプロトタイプから監視可能なプロダクションサービスへ移行したいチームで、オーケストレーションフレームワークの切り替えに安定した抽象化を必要とし、アクティブおよび履歴実行の監視方法を求める方々です。

特徴

• フレームワーク非依存: 一貫したアダプターインターフェースを通じて、複数のオーケストレータ（LangGraph、PydanticAI など）をサポートします。
• 永続的状態: プロセスの再起動後も、実行、ステップ、メッセージ、チェックポイントの記録を永続的に保持します。
• リアルタイム可視性: Next.js 管理コンソールと SSE サポートにより、エージェント実行イベントのリアルタイムストリーミングが可能になります。
• エンタープライズ対応スタック: Java 21、Python 3.12、Redis、Postgres を使用し、信頼性とスケーラビリティを確保しています。