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ag2-overview

ag2-overview

github.com/ag2aiエージェントワークフロー1267 回インストール13 週間前に更新
リポジトリ

ag2-overview について

AG2 に不慣れな開発者向けの索引スキルです。Agent の構築、ツール、マルチエージェント連携、評価など、目的に合う専門ガイドを案内します。

主な機能

  1. 01開発目的から専門スキルを検索
  2. 02Agent とモデルの設定ガイドを特定
  3. 03ツール、メモリー、マルチモーダルの項目を参照
  4. 04マルチエージェントネットワークと委譲のガイドを検索
  5. 05テスト、評価、可観測性のガイドを特定

活用シーン

  1. 01AG2 プロジェクトの開始時に入門ガイドを選ぶ
  2. 02Agent にツールや構造化出力を追加する
  3. 03マルチエージェント連携方式を計画する
  4. 04Agent のテストや評価方法を探す

MCP 対応

索引には ag2-mcp スキルが含まれ、Agent を MCP サーバーとして提供する方法と、stdio、HTTP、プロンプト、リソースを扱います。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ag2ai/ag2-skills --skill ag2-overview

インストール後、Claude Code で/ag2-overviewを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

AG2 — 機能マップ

AG2(ag2)は、非同期でプロトコル駆動型のエージェントフレームワークです。リファレンスドキュメントの全容は website/docs/user-guide/ にあります。このスキルは、一般的な構築方法を扱う関連スキルのインデックスです。

使用するタイミング

リクエストに「AG2」、「ag2」、またはこのリポジトリでのエージェント構築が含まれていて、必要な機能がまだわからない場合は、まずこのファイルを読んでください。以下の表から適切な専門スキルを選び、そのスキルの SKILL.md を読み込んで手順を確認してください。

始める前に

AG2 で何かを構築するには、3 つの準備が必要です。一度正しく設定すれば、残りのスキルをスムーズに利用できます。

  1. 適切なプロバイダー用の追加パッケージをインストールする — pip install "ag2[openai]"、ag2[anthropic]、ag2[gemini] など。これがないと、*Config クラスは ImportError: ... requires optional dependencies を発生させます。コードを提供する前にインストールを実行してください。 コマンドを実行できない場合は、正確な pip install コマンドを記載してください。これは必須の手順です。
  2. 対応する API キーを設定する — OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GEMINI_API_KEY(または GOOGLE_API_KEY)。一般的な方法は、プロジェクトルートの .env から from dotenv import load_dotenv; load_dotenv() で読み込むことです。
  3. インストールを確認する — python -c "import sys, ag2; from importlib.metadata import version; print(sys.executable, version('ag2'))"。複数の Python 環境がある場合、これによりスクリプトが実際にインポートする ag2 を確認できます。

プロバイダーごとの完全な一覧(インストール方法、環境変数、設定クラス)は、ag2-quickstart の「前提条件」にあります。

適切なスキルを選ぶ

ユーザーの目的スキル対応内容
Agent をゼロから構築し、モデルを選ぶag2-quickstartAgent、ModelConfig、ask() / reply.ask() のチェーン、プロバイダー、環境変数
Agent にカスタム Python ツールを追加するag2-add-custom-tool@tool、同期/非同期、ToolResult、Context、Inject、Variable、Depends
同梱ツール(ウェブ検索、コード実行、MCP など)を使うag2-use-builtin-toolsWebSearchTool、WebFetchTool、CodeExecutionTool、MCPServerTool、ImageGenerationTool、MemoryTool、FilesystemToolkit、DuckDuckSearchTool、ExaToolkit、TavilySearchTool
エージェントからシェルコマンドを実行するag2-shell-toolSandboxShellTool と LocalEnvironment(任意のプロバイダー)、プロバイダー側の ShellTool(OpenAI Responses)、サンドボックス化(allowed/blocked/ignore/readonly)
型付きの Pydantic/dataclass 出力を取得するag2-structured-outputresponse_schema=、ResponseSchema、@response_schema、PromptedSchema、reply.content()、再試行
マルチエージェント:並列サブタスクや名前付き委譲先ag2-subagent-delegationtasks=TaskConfig()、run_subtasks(parallel=True)、Agent.as_tool()、persistent_stream
人間の入力を待つ、または承認でツールの実行を制御するag2-hitlcontext.input()、hitl_hook、approval_required() ミドルウェア
ロギング、再試行、履歴のトリミング、カスタムインターセプトag2-middlewareBaseMiddleware、LoggingMiddleware、RetryMiddleware、HistoryLimiter、TokenLimiter、ツールミドルウェア
エージェントとツールをテストするag2-testingTestConfig、LLM 応答のモック、ToolCallEvent のシミュレーション
オフラインでエージェントを評価/ベンチマークする、CI ゲート、スコアラーag2-evaluationSuite、run_agent、final_answer_matches/tool_called/agent_judge、@scorer、RunResult、TestConfig、evaluate_traces、diff().regressions
モデル/プロンプトを比較する — リーダーボードまたは直接対決ag2-eval-comparisonrun_variants(Variants({name: Agent}, axis=...))、run_pairwise と pairwise_judge(勝率、Wilson CI、判定の逆転、κ)、human_pairwise
実行をまたいだ永続メモリ、履歴の圧縮、組み立てag2-knowledge-and-memoryKnowledgeStore、KnowledgeConfig、WorkingMemoryAggregate、AssemblyPolicy、SlidingWindowPolicy、TokenBudgetPolicy、TailWindowCompact、SummarizeCompact
可観測性、アラート、停止ag2-observers-and-alertsBaseObserver、TokenMonitor、LoopDetector、EventWatch、CadenceWatch、AlertPolicy、HaltEvent
画像/音声/動画/PDF を入力するag2-multimodal-inputImageInput、AudioInput、VideoInput、DocumentInput、FilesAPI
AG-UI プロトコル経由のウェブフロントエンドag2-ag-uiAGUIStream、FastAPI マウント、CopilotKit
エージェントを MCP サーバーとして提供する(サーバー側)ag2-mcpMCPServer、stdio/HTTP、プロンプト、リソース、SessionConfig、AskContext
A2A プロトコル経由でエージェントを公開するag2-a2aA2AServer、build_jsonrpc/build_rest/build_grpc、AgentCard、A2AConfig(リモートから利用)
リアルタイム音声/ライブ音声(会話エージェント、STT、TTS)ag2-liveLiveAgent、GeminiRealTimeConfig/OpenAIRealTimeConfig、SoundDeviceRecorder/Player、OpenAITranscriber、TTSObserver
OpenTelemetry のトレース/メトリクスag2-telemetryTelemetryMiddleware、GenAI semconv 属性、コンテンツのキャプチャ

マルチエージェントネットワーク

2つ以上のエージェントがやり取りする必要がある場合は、まず ag2-network-quickstart を読み込んでください。ネットワークは、AG2 における標準的なマルチエージェントパターンです。Hub のセットアップと、2つの2者間チャネルアダプター(厳密な1問1答向けの consulting と、自由形式向けの conversation)を扱っています。クイックスタートの後、適切な詳細ガイドを参照してください。

ユーザーの意図スキル内容
N者間のラウンドロビン/固定された手番順ag2-network-discussiondiscussion アダプター、ORDERING_ROUND_ROBIN 設定、can_send のプローブパターン、表示ウィンドウのサイズ設定
宣言的なオーケストレーション/TransitionGraph/GroupChat からの移行ag2-network-workflowworkflow アダプター、TransitionGraph.sequence/.round_robin、Handoff、ToolCalled、ContextEquals、context_vars、8つのクックブックパターン、従来の GroupChat からの移行
レート制限、アクセスポリシー、期待値、監査、ケイパビリティの追跡ag2-network-governanceRule(AccessBlock/LimitsBlock/RateBlock/InboxBlock)、Expectations、監査ログと AUDIT_KIND_*、タスクの観測、Resume.observed
カスタムエンベロープハンドラー、表示ポリシー、ピア検出、LLM 向けネットワークツールag2-network-tools-and-viewsアダプターが所有する say と5つの NetworkPlugin ツール(delegate/peers/channels/tasks/context)、agent_client.on_envelope、ViewPolicy(FullTranscript/WindowedSummary/NamedWindowedSummary)、skill_md によるピア検出、Envelope/EV_* の全リファレンス

ネットワークタスクではない場合: 1つのエージェントが自身のサブタスクを再帰的に生成する(run_subtask/run_subtasks(parallel=True) を使用)場合や、別のエージェントを軽量なツールとして呼び出す場合は、ag2-subagent-delegation を使用してください。ハブもレジストリもチャネルも必要ありません。ネットワークは、共通のハブを介して連携する、個別に登録されたエージェント向けです。

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