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解決する課題

Neuro SAN Studio は、複雑なマルチエージェント AI システムを設計、テスト、デプロイするための合理化された環境を提供します。エージェントネットワークの構築に通常伴うオーケストレーションの複雑さを排除し、単一の LLM では単独で処理できない多面的な問題を解決できる協調型 AI システムを作成できます。

仕組み

このスタジオは、データ駆動型のオーケストレーションアプローチを採用する Neuro SAN フレームワークのプレイグラウンドです。ユーザーは大量のコードを書く代わりに、宣言的 HOCON 設定ファイルを使用してエージェントネットワークを定義します。システムは適応的コミュニケーションのために AAOSA プロトコルを採用し、エージェントが自律的にタスクを委任できるようにします。また、自然言語の説明からエージェントネットワーク全体の設定を生成できる専用の「エージェントネットワークデザイナー」メタエージェントも含まれています。

対象ユーザー

• AI 研究者：適応的 AI システムの探求。
• 開発者：本番環境対応のマルチエージェントソリューションのプロトタイピング。
• ドメインエキスパート：コードを書かずにエージェントネットワークを設定。

ハイライト

• 宣言的設定：HOCON ファイルを使用してエージェントの相互作用を直感的に設計。
• エージェントネットワークデザイナー：プロンプトに基づいてエージェントを自動的に作成し、リンクし、指示を記述するメタエージェント。
• Sly-Data：LLM に公開せずにエージェント間で機密データを安全に転送するメカニズム。
• 広範な統合：さまざまな LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama）をサポートし、CrewAI、LangChain、MCP などの外部ツールと統合。
• 開発者ツール：プロジェクト初期化、ネットワークのインポート/エクスポート、nsflow UI を使用したローカルサーバーの実行のための CLI（ns）を含む。