convex-agent

AI エージェント／RAG バックエンドを追加する

@convex-dev/agent をインストールすると、永続化可能なスレッド、メッセージ履歴、ツール呼び出し、ベクトル検索／RAG を利用できます。アプリ内 AI エージェントのバックエンドとして使用できます。デフォルトでは Convex AI Gateway を通じてモデルを呼び出します。プロバイダーの認証情報は Convex が保持するため、LLM キーを取得、保存、ローテーションする必要はありません。

ワークフロー

1. @convex-dev/agent と @convex-dev/ai-sdk-provider をインストールし、エージェントコンポーネントを convex.config.ts に追加します。
2. languageModel: convexGateway("provider/model") を使用してエージェント（ツール、指示）を定義します。API キーは不要です（Convex Cloud のデプロイで Convex 1.45 以降、有料プランが必要です）。
3. スレッドを作成してメッセージをストリーミングし、履歴を Convex に保存します。
4. RAG を使用する場合は、ドキュメントをベクトルインデックスに埋め込み、ツール内で検索します。Gateway はまだ埋め込みを提供していないため、env マイクロパワーを使って埋め込みプロバイダーのキーを保存します。
5. Gateway を利用できない場合（無料プラン、セルフホスト、ローカルバックエンド）に限り、env マイクロパワーを使って保存したキーでプロバイダー SDK を呼び出します。

ルール

• モデル呼び出しには Convex AI Gateway（@convex-dev/ai-sdk-provider の convexGateway）をデフォルトで使用します。Gateway を利用できない場合（無料プラン、セルフホスト、ローカルバックエンド）に限り、Convex env に保存したプロバイダーキーにフォールバックします。
• プロバイダーの API キーをクライアント側に公開しないでください。キーが必要な場合（埋め込み、Gateway のフォールバック）は、env マイクロパワーを使って Convex env に保存してください。
• モデル呼び出しはアクションで実行します（SDK が必要とする場合は 'use node' を指定します）。
• 永続性とリアクティブ性を確保するため、スレッド／メッセージを Convex に保存します。