Kocoro-lab/Shannon

何を解決するか

Shannonは、AIエージェントを本番環境にデプロイする際の信頼性と可観測性のギャップを解決します。静黙的なエージェントの失敗、トークンコストの急増、実行の可視性の欠如、エージェント生成コードの実行に関連するセキュリティリスクといった一般的な本番環境の課題を解決します。

動作方法

ShannonはGo、Rust、Pythonの多言語アーキテクチャを使用してエージェントをオーケストレーションします。Temporalワークフローを活用して耐障害性と状態管理を実現し、実行をステップバイステップで再実行できる「タイムトラベルデバッグ」を可能にします。セキュリティ面ではWASIサンドボックスを用いてコード実行を隔離します。システムはリクエストの複雑さに応じて、DAG、ReAct、Research、Swarmなどの異なる実行戦略に自動的にタスクをルーティングします。また、ハードなトークン予算と自動モデルフォールバックを実装してコストを管理します。

対象ユーザー

AIプロトタイピングから脱却し、組み込み監視、予算制御、セキュリティサンドボックスを備えた信頼性の高い本番用AIエージェントを提供したい開発者や組織向けです。

主な特徴

タイムトラベルデバッグ: 任意のワークフロー実行をステップバイステップで再実行し、障害を診断可能。
トークン予算制御: タスクごとにハードなトークン制限を設定し、安価なモデルへの自動フォールバックを実現。
多戦略オーケストレーション: 単純な応答、DAG、ReActループ、Swarm協働の間で自動ルーティング。
安全な実行: コード実行のためのWASIサンドボックスと、セキュリティのためのOPAポリシー。
広範なプロバイダーサポート: OpenAI、Anthropic、Google、Ollama経由のローカルモデルを含む10以上のLLMプロバイダーとの統合。
人間の介入: エージェントの重要なアクションに対して、組み込みの承認ゲートを備えています。