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何を解決するか

このリポジトリは、80以上の本番環境対応のAIエージェント例を包括的に提供し、開発者がコンセプトからデプロイまでをスムーズに進められるようにします。独自に自律型エージェントやマルチエージェントシステムを構築する必要がなく、一般的なユースケース向けの実行可能で自己完結型のテンプレートを提供します。

仕組み

各例は独自の依存関係と環境設定を持つスタンドアロンのPythonプロジェクトです。このコレクションは、メッセージングとディスカバリに uAgents フレームワークを活用し、さまざまなLLM（OpenAI、Claude、Gemini）およびオーケストレーションフレームワーク（CrewAI、LangChain、AG2）と統合されています。主に2つのマルチエージェントパターンをサポートしています：共有プロトコルを介したエージェント間通信（A2A）と、単一プロセス内でのフレームワークベースのオーケストレーション。

対象ユーザー

• 初心者：Fetch.aiツールを使って自律型エージェントを構築する学習を進めたい方。
• 開発者：LLM、決済システム（Stripe、FET）、またはWeb3をエージェントワークフローに統合したい方。
• ハッカソン参加者：迅速なスタートテンプレートが必要な方。
• 貢献者：コミュニティと自身のエージェント実装を共有したい方。

特徴

• 多様なユースケース：RAG、決済対応エージェント、MCP（Model Context Protocol）サーバー、ブラウザ自動化など。
• マルチフレームワーク対応：LangChain、CrewAI、Pydantic AI、Google ADKとの統合。
• umagents統合：uAgentsフレームワーク、Agentverse、ASI:Oneとの深いつながり。
• 簡単なデプロイ：Dockerサポートと、ASI CloudまたはRender経由でのAgentverseへのデプロイガイド付き。