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何を解決するか

Blades は Go 開発者向けの構造化されたフレームワークを提供し、マルチモーダル AI エージェントの構築を可能にします。従来、バックエンドサービスに使われる言語である Go で、さまざまな大規模言語モデル（LLM）の統合、会話記憶の管理、複数ステップの推論ワークフローのオーケストレーションという複雑さを解決します。

動作方法

このフレームワークは、統一されたインターフェースに基づく、分離されたプラグインアーキテクチャを使用しています。複数のコアコンポーネントを調整します：

• Agent：モデルとツールを組み合わせてタスクを実行する主要なユニット。
• ModelProvider：OpenAI、DeepSeek、Gemini などの異なる LLM に簡単に切り替えることができるアダプタ層。コアロジックを変更せずに済みます。
• Tool：エージェントが現実世界とやり取りするために呼び出せる外部関数（API、データベースなど）。
• Memory：会話履歴を保存・取得するシステムで、ターン間の文脈を維持します。
• Chain/Flow：複数のエージェントやステップを連結して、複雑なデータおよび制御フローを構築するメカニズム。
• Middleware：ログ記録、モニタリング、ガードレールなどの横断的 concerns を処理する「オニオンモデル」チェーン。

対象ユーザー

生産環境向けの AI エージェント、会話型アプリケーション、または複雑な AI ワークフローを、自然な Go コードベースで構築したい Go 開発者。

特徴

• Go の自然さ：シンプルさと拡張性を重視し、Go 開発者にとって馴染みやすい設計。
• プラグイン可能なモデル：ModelProvider インターフェースを介して、簡単に LLM プロバイダを切り替え可能。
• マルチモーダル対応：マルチモーダル AI エージェントフレームワークとして設計。
• スキルのインジェクション：Agent Skill 標準に従い、ディレクトリまたは埋め込みファイルシステムからエージェントスキルを読み込み可能。