🤖 Agenite

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Agenite とは？

Agenite は、高度な AI エージェントを構築するために設計された強力な TypeScript フレームワークです。モジュール式で型安全、柔軟なアーキテクチャを提供し、高度な機能を備えた AI エージェントの作成、組み合わせ、制御を簡単に行えます。

✨ 主な機能

• 型安全性と開発者エクスペリエンス

  • TypeScript を基盤として一から構築
  • ツールとエージェント設定に対する堅牢な型チェック
  • 優れた IDE サポートと自動補完

• ツール連携

  • 関数呼び出しを最優先でサポート
  • JSON Schema 検証を内蔵
  • 構造化されたエラー処理
  • 簡単な API 連携

• プロバイダーに依存しない設計

  • OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Ollama をサポート
  • プロバイダー間で一貫したインターフェース
  • 新しいプロバイダーを簡単に拡張可能

• 高度なアーキテクチャ

  • JavaScript ジェネレーターを使用した双方向フロー
  • ステップベースの実行モデル
  • reducer による状態管理を内蔵
  • 柔軟なミドルウェアシステム

• モデルコンテキストプロトコル（MCP）

  • LLM をデータソースに接続するための標準化プロトコル
  • MCP サーバーとやり取りするためのクライアント実装
  • Web コンテンツ、ファイルシステム、データベースなどにアクセス

📦 利用可能なパッケージ

パッケージ	説明	インストール
コアパッケージ
@agenite/agent	LLM とのやり取り、ツール実行、状態管理を行うためのコアエージェントオーケストレーションフレームワーク	npm install @agenite/agent
@agenite/tool	型安全性、スキーマ検証、エラー処理を備えたツール定義フレームワーク	npm install @agenite/tool
@agenite/llm	さまざまな LLM プロバイダーを抽象化する基盤プロバイダーインターフェース層	npm install @agenite/llm
プロバイダーパッケージ
@agenite/openai	関数呼び出しをサポートする GPT モデル向けの OpenAI API 連携	npm install @agenite/openai
@agenite/anthropic	Claude モデル向けの Anthropic API 連携	npm install @agenite/anthropic
@agenite/bedrock	Claude などのモデルをサポートする AWS Bedrock 連携	npm install @agenite/bedrock
@agenite/ollama	モデルをローカルで実行するための Ollama 連携	npm install @agenite/ollama
MCP パッケージ
@agenite/mcp	標準化されたデータソースやツールに接続するためのモデルコンテキストプロトコルクライアント	npm install @agenite/mcp
ミドルウェアパッケージ
@agenite/pretty-logger	エージェント実行のデバッグに使える、カラフルなコンソールロギングミドルウェア	npm install @agenite/pretty-logger

一般的なセットアップでは、コアパッケージと少なくとも 1 つのプロバイダーが必要です。

# Install core packages
npm install @agenite/agent @agenite/tool @agenite/llm

# Install your preferred provider
npm install @agenite/openai
# OR
npm install @agenite/bedrock

🚀 クイックスタート

import { Agent } from '@agenite/agent';
import { Tool } from '@agenite/tool';
import { BedrockProvider } from '@agenite/bedrock';
import { prettyLogger } from '@agenite/pretty-logger';

// Create a calculator tool
const calculatorTool = new Tool<{ expression: string }>({
  name: 'calculator',
  description: 'Perform basic math operations',
  inputSchema: {
    type: 'object',
    properties: {
      expression: { type: 'string' },
    },
    required: ['expression'],
  },
  execute: async ({ input }) => {
    try {
      const result = new Function('return ' + input.expression)();
      return { isError: false, data: result.toString() };
    } catch (error) {
      if (error instanceof Error) {
        return { isError: true, data: error.message };
      }
      return { isError: true, data: 'Unknown error' };
    }
  },
});

// Create an agent
const agent = new Agent({
  name: 'math-buddy',
  provider: new BedrockProvider({
    model: 'anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
  }),
  tools: [calculatorTool],
  instructions: 'You are a helpful math assistant.',
  middlewares: [prettyLogger()],
});

// Example usage
const result = await agent.execute({
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [{ type: 'text', text: 'What is 1234 * 5678?' }],
    },
  ],
});

🏗️ コアコンセプト

エージェント

エージェントは Agenite の中心となる構成要素です。エージェントは次のことを行います。

• LLM とツール間のやり取りをオーケストレーションします
• 会話の状態とコンテキストを管理します
• ツールの実行と結果を処理します
• 複雑なワークフローのための入れ子状の実行をサポートします
• リアルタイムのやり取りに対応するストリーミング機能を提供します

ツール

ツールは、特定の機能を提供してエージェントの能力を拡張します。

• TypeScript による強力な型安全性
• 入力に対する JSON Schema 検証
• 柔軟なエラー処理
• 簡単な API 連携

プロバイダー

現在サポートされている LLM プロバイダー：

• OpenAI API（GPT モデル）
• Anthropic API（Claude モデル）
• AWS Bedrock（Claude、Titan モデル）
• Ollama 経由のローカルモデル

Model Context Protocol（MCP）

MCP は、LLM をデータソースに接続するための標準化されたプロトコルです：

• MCP サーバーと連携するためのクライアント実装
• ウェブコンテンツ、ファイルシステム、データベースなどへのアクセス
• USB-C が汎用的なハードウェア接続を提供する仕組みに似ています

🔄 高度な機能

マルチエージェントシステム

// Create specialist agents
const calculatorAgent = new Agent({
  name: 'calculator-specialist',
  provider,
  tools: [calculatorTool],
  description: 'Specializes in mathematical calculations',
});

const weatherAgent = new Agent({
  name: 'weather-specialist',
  provider,
  tools: [weatherTool],
  description: 'Provides weather information',
});

// Create a coordinator agent
const coordinatorAgent = new Agent({
  name: 'coordinator',
  provider,
  agents: [calculatorAgent, weatherAgent],
  instructions: 'Coordinate between specialist agents to solve complex problems.',
});

ステップベースの実行

// Create an iterator for fine-grained control
const iterator = agent.iterate({
  messages: [{ role: 'user', content: [{ type: 'text', text: 'Calculate 25 divided by 5, then multiply by 3' }] }],
  stream: true,
});

// Process the stream with custom handling
for await (const chunk of iterator) {
  switch (chunk.type) {
    case 'agenite.llm-call.streaming':
      console.log(chunk.content);
      break;
    case 'agenite.tool-call.params':
      console.log('Using tool:', chunk.toolUseBlocks);
      break;
    case 'agenite.tool-result':
      console.log('Tool result:', chunk.result);
      break;
  }
}

📚 ドキュメント

詳しいドキュメントについては、docs.agenite.comをご覧ください：

• はじめに
• クイックスタートガイド
• 基本概念
• 例
• API リファレンス

🤝 コミュニティ

• GitHub Discussions
• Discord コミュニティ

🛠️ 開発

git clone https://github.com/subeshb1/agenite.git
cd agenite
pnpm install
pnpm build

📄 ライセンス

MIT

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