agentenv/agentflow

何を解決するか

AgentFlow は、Codex、Claude、Kimi、Pi などの複数の AI エージェントを複雑なワークフローにオーケストレーションする方法を提供します。エージェント間の依存関係の管理、並列実行（ファンアウト）、反復的なフィードバックループの作成、ローカルの Docker コンテナからリモートのクラウドインスタンスまで多様な環境での実行といった課題を解決します。

動作方法

ユーザーは Python API を使って依存関係グラフを定義し、ノードをエージェントタスク、エッジを実行順序として定義します。システムは以下の機能をサポートしています：

• 並列処理：fanout 関数は、リストや辞書のデータを処理するためのノードの複数コピーを作成でき、その後 merge を使って統合できます。
• 反復ループ：on_failure メカニズムにより、特定の成功条件（例：出力に特定の文字列が含まれる）を満たすまで、ノードが以前のステップに戻って繰り返し実行されます。
• 柔軟な実行：エージェントは Docker コンテナ、KVM 仮想マシン（Cloud Hypervisor 経由）、SSH、EC2、ECS Fargate など、さまざまな「ターゲット」にデプロイ可能です。
• モデルルーティング：pi エージェントを通じて、OpenAI、Anthropic、Groq などの外部プロバイダー、またはローカルエンドポイント（Ollama、LMStudio）にリクエストをルーティングできます。
• インフラ管理：SkyPilot と統合され、クラウド GPU 上に vLLM や SGLang の推論エンドポイントを自動的に起動できます。

対象ユーザー

複雑なタスク（自動コードレビュー、脆弱性の発見、大規模なデータ処理など）に向けたマルチエージェントパイプラインを構築する必要がある開発者や研究者向けに設計されています。隔離性とスケーラビリティが求められる場面に最適です。

特徴

• 多様な実行ターゲット：Docker、Cloud Hypervisor（KVM）、SSH、EC2、ECS をサポート。
• 高度なグラフ制御：並列ファンアウト、バッチマージ、反復ループの組み込みサポート。
• チューニングされたエージェント進化：成功した実行のトレースを利用して、再利用可能なチューニング済みエージェントを進化・作成可能。
• クラウド GPU 統合：SkyPilot との直接統合により、推論サーバーの自動デプロイが可能。
• 共有状態：グラフ内のすべてのエージェントで共有メモリとして使用できる「スクラッチボード」を備えています。