agently-migration について
Agently Migrationは、既存システムの観測可能な動作を保ちながらAgentlyへ移行するためのスキルです。責務をAgentlyの各コンポーネントに割り当て、代表的な証拠で移行前後を比較します。
主な機能
- 01移行元フレームワークの動作調査
- 02フレームワーク別の移行マップ
- 03Agentlyコンポーネントへの責務割り当て
- 04代表例による移行前後の比較
- 05実行時と状態の意味を維持
活用シーン
- 01対応フレームワークからの移行計画
- 02移行時のワークフローと状態の確認
- 03移行元と移行先の実行トレース比較
MCP 対応
移行マップでは、MCPサーバーをモデルから呼び出せるリソースとして扱い、AgentlyのActionRuntimeとExecutionResourceに割り当てます。
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/ agentera/ agently-skills --skill agently-migrationインストール後、Claude Code で/agently-migrationを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/crewai-to-agently.mdlangchain-to-agently.mdlanggraph-to-triggerflow.mdllamaindex-to-agently.md詳細
Agently への移行
この Skill は、ソースフレームワークのシステムがすでに存在する場合にのみ使用してください。クラス名をそのまま 1 対 1 で変換しないでください。ソースの観測可能なセマンティクスを棚卸しし、それぞれを Agently の担当に割り当て、代表的な before/after のエビデンスによってそれらのセマンティクスを保持してください。
ソース固有のマップを読む
- LangChain のエージェント、モデル、プロンプト、構造化出力、ツール、検索、または短期メモリ: langchain-to-agently.md。
- LangGraph のグラフ、状態、チェックポイント、割り込み、ストリーム、またはサブグラフ: langgraph-to-triggerflow.md。
- LlamaIndex のエージェント、ローダー、インデックス、検索器、クエリエンジン、メモリ、または Workflows: llamaindex-to-agently.md。
- CrewAI の Agents、Tasks、Crews、Processes、Flows、ツール、メモリ、またはナレッジ: crewai-to-agently.md。
Agently の担当マップ
| ソースの振る舞い | Agently の担当 |
|---|---|
| 1 回のモデル呼び出し、プロンプト契約、構造化結果、またはレスポンスストリーム | agently-request / ModelRequest |
| モデルから呼び出し可能なツール、MCP サーバー、サンドボックス、ブラウザ、データベース、またはライブクライアント | agently-runtime / ActionRuntime + ExecutionResource |
| 会話の継続性 | Session / SessionMemory |
| 永続的なレコード、リンク、検索、チェックポイント、またはスナップショット | RecordStore |
| ソースをまたぐタスクのエビデンスと境界付き読み取り | TaskContext + ContextSource + ContextReader |
| 安定した多段トポロジ、分岐、結合、ループ、待機、再開、またはランタイムイベント | agently-triggerflow / TriggerFlow |
| モデルが担う境界付きの計画、エビデンス、検証、および再計画 | AgentTask through AgentExecution |
単一のリクエストや Action の周囲に TriggerFlow を追加しないでください。実際の ワークフローを 1 つのプロンプトに平坦化しないでください。ソースの「agent」が自動的に Agently の AgentTask になるわけではなく、名目上のソースの「workflow」が自動的にオーケストレーションになるわけでもありません。 その振る舞いを分類してください。
移行の方法
- ソースの入力/出力、モデル呼び出し、ツール呼び出しと副作用、状態 キーとライフタイム、トポロジ、並行性、リトライ/エラー時の振る舞い、ストリーム イベント、チェックポイント/再開の振る舞い、メモリ、検索、および認可を記録します。
- セマンティックな作業と決定論的な作業を分離します。モデルが担う意図、 関連性、計画、および合成には ModelRequest の出力制御を使用し、ホストコードが 型、算術、提示されたキーの membership、認可、および副作用を担います。
- ファイルを選ぶ前に、ターゲットの担当、ノード、およびエッジの台帳を作成します。外部から 消費されるイベントと結果の契約を保持するか、境界に明示的なアダプターを導入します。
- 代表的な縦断スライスを 1 つ移行します。広範な置き換えの前に、ソースとターゲットのトレース、 最終的な成果物、状態遷移、割り込み/リカバリの振る舞い、および失敗時のセマンティクスを比較します。
- ソースフレームワークのシムは、最後の実消費者が移行されたら削除します。 互換アダプターは、それがリリース済みの外部契約を担っている場合にのみ保持します。
必要な注意事項
- チェックポイント、割り込み、冪等性、ストリーミング、およびサブフローのセマンティクスを 明示的に保持してください。ノード名が一致することは、振る舞いが等価である証拠にはなりません。
- ライブリソースとシークレットをシリアライズされた実行状態に含めないでください。記述子を永続化し、 ホストが所有するプロバイダーを通じて再構築してください。
- アイデンティティの結合はホストが所有する状態に保ってください。モデルには 1 つの提示された選択キーを与え、 検証後に正規のレコードを再結合してください。
- ソースのセマンティックルーティングや評価を、キーワード、正規表現、 スナップショット、またはハードコードされた業務マッピングで置き換えないでください。
- 必須のソースの振る舞いを保持するために必要なプロトコルの接合点が Agently に欠けている場合は、 機能ギャップを報告してください。プロンプトや決定論的な代替物の背後にそれを隠さないでください。
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