Lamatic/AgentKit

AgentKit – AIエージェントを構築するオープンソースSDK

何であるか – 少数の設定コードで エージェントワークフロー を構成・実行・デプロイできるフレームワーク（Lamatic SDK）。リポジトリには 70の完成済み「キット」のレジストリ が同梱されており、完全なNext.jsアプリ、マルチステップパイプライン（バンドル）、または単一ステップテンプレートとして提供され、サポートトリアージ、コードレビュー、RAG駆動チャット、採用自動化、法務・医療アシスタントなど、一般的なビジネス用途に対応しています。

仕組み – 各キットは kits/ ディレクトリ内にあり、lamatic.config.ts ファイルでその タイプ（kit、bundle、template）を宣言します。SDKには以下の機能が提供されます：

• 視覚的なフローエディタ（「コラボレーティブスタジオ」）：LLM呼び出し、ベクトル検索、ウェブスクレイピング、ドキュメント解析、Googleスプレッドシート、Firecrawlなど、ノードをドラッグアンドドロップで接続可能。
• サーバーレスデプロイ – キットはNext.jsアプリとしてパッケージ化され、1つのコマンドでVercelや任意のNodeホストにデプロイ可能。
• エンタープライズグレードのセキュリティ とカスタムデータソース用のプラグインアーキテクチャ。

初期状態で得られるもの

カテゴリ	例のキット	機能の説明
フルアプリ（キット）	Support‑triage, Founder‑Lens, Hiring Copilot, Embedded Chat	Vercelで即座に実行可能なエンドツーエンドUI + バックエンド。
マルチフロー・バンドル	Document‑Parsing, GitHub‑Manager, Knowledge‑Chatbot	他のフローから呼び出せる再利用可能なパイプライン。
単一ステップテンプレート	Article Summariser, Currency Converter, Image‑Based Product Identification	LLM呼び出し、データ取得、ベクトル検索の基本例を示す最小限のサンプル。

自作エージェントの典型的なワークフロー

1. スタートキットを選ぶ（またはテンプレートをコピーする）。
2. lamatic.config.ts を編集してAPIキー、データソース、カスタムプロンプトを設定する。
3. スタジオUIでノードをドラッグアンドドロップ、分岐ロジックを追加、または他のキットをチェーンする。
4. npm run dev でローカルで実行；満足したら npm run deploy（Vercel）または任意のサーバーレスプラットフォームでデプロイ。

なぜ重要か – 信頼性の高いプロダクション向けAIエージェントを構築するには、LLM、ベクトルストア、ウェブクローラー、認証、UIなど多数のサービスを統合する必要があります。AgentKitはそのインフラの複雑さを再利用可能な宣言的フローに抽象化し、チームが エージェントロジック に集中できるようにします。コミュニティが貢献した多数のキットは、ベストプラクティスパターン（RAG、マルチベクトル検索、永続的メモリなど）を学ぶための学習リソースとしても機能します。

導入方法

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Lamatic/AgentKit.git
cd AgentKit
# 依存関係をインストール
npm ci
# サンプルキットを実行（例：埋め込みチャットデモ）
cd kits/embed-chat
npm run dev   # http://localhost:3000 が開く

ドキュメントとサポート – 公式ドキュメントは https://lamatic.ai/docs、GitHub上のディスカッションフォーラム、自動コードレビューツールを示すCIバッジ。

ライセンス – リポジトリはオープンソース（READMEにライセンスが記載されていないため、リポジトリ内の LICENSE ファイルを確認して正確な条項を確認してください）。

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