agentenv/agentflow

解決する課題

AgentFlowは、依存関係グラフを使用して複雑なマルチエージェントワークフローを構築できるオーケストレーションフレームワークです。複数のLLMエージェント（Codex、Claudeなど）を構造化された方法で管理する問題を解決し、並列実行、反復ループ、およびさまざまな隔離された実行環境へのデプロイを可能にします。

動作原理

ユーザーはGraphを定義し、ノードはエージェントタスク（例：codexまたはclaude関数の使用）を表します。これらのノードは依存関係エッジ（>>演算子を使用）によって接続され、実行順序を定義します。このフレームワークは以下をサポートしています：

• 並列ファンアウト: fanout()を使用して、単一のノードの出力を別のノードの多数の並列コピーにディスパッチできます。これはカウント、アイテムのリスト、またはデカルト積に基づいて行われます。
• 反復サイクル: ノードはon_failureトリガーと成功基準を設定でき、特定の条件が満たされるか、最大反復回数に達するまでループします。
• 実行ターゲット: エージェントは、ローカルDockerコンテナ、Cloud Hypervisor経由のKVM VM、またはリモートマシン（EC2、ECS Fargate、SSH）などの隔離された環境で実行できます。
• モデルルーティング: piエージェントを通じて、フレームワークは要求を多様な外部プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Groqなど）やローカルエンドポイント（Ollama、LMStudio）にルーティングできます。
• 推論セットアップ: SkyPilotと統合し、クラウドGPU上でOpenAI互換エンドポイントを起動します。

対象ユーザー

自動コードレビュー、依存関係監査、脆弱性発見などの複雑なタスクを実行するために、複数のAIエージェントを調整する必要がある開発者やセキュリティ研究者向けに設計されています。

ハイライト

• 柔軟なオーケストレーション: 並列ファンアウトと反復ループを持つ依存関係グラフをサポートします。
• 多様な実行ターゲット: Docker、Cloud Hypervisor VM、クラウドネイティブのリモートターゲットを通じて高い隔離性を提供します。
• クラウドGPU統合: SkyPilot経由で推論サービスの起動を簡素化します。
• チューニング済みエージェントの進化: 成功したCodex実行トレースに基づいて再利用可能なチューニング済みエージェントを作成できます。
• 共有メモリ: パイプライン内のすべてのエージェント間で共有メモリ用の「スクラッチボード」を含みます。
• Web UI: 実行を管理するためのローカルWebインターフェースとAPIを含みます。