Ingenimax/agent-sdk-go

Ingenimax / agent-sdk-go – AIエージェントを構築するためのGo SDK

概要

• 本番環境に対応したAIエージェントを組み立てるためのGoライブラリ（および付属のCLI）です。大規模言語モデル（LLM）プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI）をラップし、エンタープライズレベルのエージェントに共通する機能群（永続メモリ、ツール呼び出し、マルチエージェントオーケストレーション、ガードレール、可観測性、マルチテナント分離）を追加します。

主要機能

分野	SDKが提供するもの
LLM統合	OpenAI、Anthropic、Gemini向けのプラグアンドプレイクライアント。トークン使用量レポート。HTTP/SSEまたはstdioを介したモデルコンテキストプロトコル（MCP）サポート。
メモリ	会話バッファ、ベクトルベースの検索、要約、事実の統合、永続ストレージバックエンド（インメモリ、SQLite、Postgres、Redis）。
ツール	組み込みのWeb検索ツール、計算機、カスタムツールのレジストリ。ツールはエージェントが必要に応じて自動的に呼び出します。
エージェントオーケストレーション	YAMLでエージェントを定義し、シーケンシャル、パラレル、ループ、グラフパターンで構成。モデルが会話をより適切なサブエージェントに転送可能。
エンタープライズ機能	安全性のためのガードレール、トレーシング/ロギング、マルチテナント分離、ツール呼び出しの監査や書き換えを行うフック/プラグインシステム、バックグラウンド実行管理、トークンコスト追跡。
開発者体験	宣言的なYAML設定、システムプロンプトからの自動生成エージェントセットアップ、構造化タスクフレームワーク、JSON/JUnitレポート付きのバージョン管理された評価データセット。

使用方法

1. ライブラリを追加 – go get github.com/Ingenimax/agent-sdk-go。
2. LLMクライアントを作成（例：openai.NewClient(apiKey)）。
3. tools.NewRegistry()でツールを登録し、必要に応じて組み込みのWeb検索ツールを追加。
4. agent.NewAgentでエージェントをインスタンス化し、LLM、メモリ、ツール、システムプロンプトなどを渡します。
5. エージェントを実行 – agent.Run(ctx, "your query")を呼び出すか、付属のagent-cliで対話チャットを開始。

設定

• 環境変数（例：OPENAI_API_KEY、REDIS_ADDRESS）でSDKを駆動。
• 完全なYAMLスキーマにより、エージェント、タスク、メモリバックエンド、MCPサーバー、レスポンスJSONスキーマまで記述可能。
• サンプルYAMLは階層エージェント、サブエージェント、ランタイム設定を示します。

CLI

• agent-cli initでスターター設定を作成。
• agent-cli run "question"で単一クエリを実行。
• agent-cli chatで対話型REPLを起動。
• CLIはビルド済みバイナリ、go install、またはmake build-cliでローカルビルドからインストール可能。

エコシステム

• ドキュメントサイト: https://docs.goagents.dev/
• NinaというAIアシスタントがMCPを介してIDE内ヘルプ（Cursor、Claude Desktop）に接続可能。
• プロジェクトは分散メモリ用の任意のRedisをサポートし、カスタム監査のためのフックを提供。

対象読者

• チャットベースのアシスタント、研究ボット、またはLLM推論と外部ツールを組み合わせたワークフローを構築するためのすぐ使えるフレームワークを必要とするGo開発者。
• すべてをゼロから配線せずにエンタープライズグレードの機能（マルチテナント、ガードレール、可観測性）を求めるチーム。

結論 Ingenimaxのagent-sdk-goは、ツールを呼び出し、コンテキストを記憶し、スケールで安全に動作するAIエージェントを構築、設定、実行するための、包括的でプロダクション重視のGoツールキットです。