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何を解決するか

多くのエージェントフレームワークは単純な「考える・行動する・観察する」ループ（ReAct）に依存しており、タスクが複雑になると方向を逸脱したり、焦点を失ったりする傾向があります。AxcAgentEngineは、計画・観察・再計画（POR）メカニズムを導入することで、この問題を解決します。エージェントが構造化された計画を作成し、依存関係に基づいてステップをスケジュールし、結果に基づいて戦略を適応的に変更できるようにします。

動作方法

このエンジンは標準のReAct実行エンジンとPOR計画レイヤーを組み合わせています。プラグインベースのアーキテクチャを採用しており、メモリ、知識取得、リスク管理といったコア機能はエンジンから分離され、YAML設定ファイルを通じてロードされます。安定したエージェントの振る舞い（YAMLで定義）と実行時リソース（LLMプロバイダー、データベースインデックスなど）を分離し、インスタンス化時にバインドします。大規模なデータ処理には ArtifactStore を使用し、LLMのコンテキストウィンドウが肥大化しないように、ツールの結果を適切に管理します。

対象ユーザー

構造化された計画、耐久性のあるワークフロー、および人間の承認やリスク分類といったエンタープライズレベルの制御を必要とする複雑なAIエージェントを開発する開発者向けです。

主な特徴

• POR計画: 構造化された計画と依存関係スケジューリングをサポートし、タスクの逸脱を防止します。
• 拡張可能なプラグインシステム: メモリ（4層）、知識（ハイブリッド検索）、セキュリティ（PIIマスキング）など、モジュール式の機能を提供します。
• 耐久性のあるワークフロー: WorkflowRuntime と CheckpointStore を備え、エージェントが以前の状態から再開できるようにします。
• MCP対応: stdio および JSON-RPC HTTP を通じて Model Context Protocol (MCP) に対応しています。
• Sidecarスイート: マルチエージェントオーケストレーション、シミュレーション、評価、障害分析に特化したツール群です。
• OpenAI互換性: OpenAI互換のHTTPクライアントとAPIサブセットを提供しています。