Skip to content

Latest commit

 

History

History
341 lines (247 loc) · 19 KB

ja.md

File metadata and controls

341 lines (247 loc) · 19 KB

Hive Banner

English | 简体中文 | Español | Português | 日本語 | Русский | 한국어

Apache 2.0 License Y Combinator Docker Pulls Discord Twitter Follow LinkedIn

AI Agents Multi-Agent Goal-Driven HITL Production

OpenAI Anthropic Gemini MCP

概要

ワークフローをハードコーディングせずに、信頼性の高い自己改善型 AI エージェントを構築できます。コーディングエージェントとの会話を通じて目標を定義すると、フレームワークが動的に作成された接続コードを持つノードグラフを生成します。問題が発生すると、フレームワークは障害データをキャプチャし、コーディングエージェントを通じてエージェントを進化させ、再デプロイします。組み込みのヒューマンインザループノード、認証情報管理、リアルタイムモニタリングにより、適応性を損なうことなく制御を維持できます。

完全なドキュメント、例、ガイドについては adenhq.com をご覧ください。

Aden とは

Aden Architecture

Aden は、AI エージェントの構築、デプロイ、運用、適応のためのプラットフォームです：

  • 構築 - コーディングエージェントが自然言語の目標から専門的なワーカーエージェント（セールス、マーケティング、オペレーション）を生成
  • デプロイ - CI/CD 統合と完全な API ライフサイクル管理を備えたヘッドレスデプロイメント
  • 運用 - リアルタイムモニタリング、可観測性、ランタイムガードレールがエージェントの信頼性を維持
  • 適応 - 継続的な評価、監督、適応により、エージェントは時間とともに改善
  • インフラ - 共有メモリ、LLM 統合、ツール、スキルがすべてのエージェントを支援

クイックリンク

クイックスタート

前提条件

  • Python 3.11+ - エージェント開発用
  • Docker (v20.10+) - オプション、コンテナ化されたツール用

インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
cd hive

# Python環境セットアップを実行
./quickstart.sh

これにより以下がインストールされます：

  • framework - コアエージェントランタイムとグラフエグゼキュータ
  • aden_tools - エージェント機能のための 19 個の MCP ツール
  • すべての必要な依存関係

最初のエージェントを構築

# Claude Codeスキルをインストール（1回のみ）
./quickstart.sh

# Claude Codeを使用してエージェントを構築
claude> /hive

# エージェントをテスト
claude> /hive-test

# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'

📖 完全セットアップガイド - エージェント開発の詳細な手順

機能

  • 目標駆動開発 - 自然言語で目標を定義；コーディングエージェントがそれを達成するためのエージェントグラフと接続コードを生成
  • 自己適応エージェント - フレームワークが障害をキャプチャし、目標を更新し、エージェントグラフを更新
  • 動的ノード接続 - 事前定義されたエッジなし；接続コードは目標に基づいて任意の対応 LLM によって生成
  • SDK ラップノード - すべてのノードが共有メモリ、ローカル RLM メモリ、モニタリング、ツール、LLM アクセスを標準装備
  • ヒューマンインザループ - 設定可能なタイムアウトとエスカレーションを備えた、人間の入力のために実行を一時停止する介入ノード
  • リアルタイム可観測性 - エージェント実行、決定、ノード間通信のライブモニタリングのための WebSocket ストリーミング
  • コストと予算管理 - 支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを設定
  • 本番環境対応 - セルフホスト可能、スケールと信頼性のために構築

なぜ Aden か

従来のエージェントフレームワークでは、ワークフローを手動で設計し、エージェントの相互作用を定義し、障害を事後的に処理する必要があります。Aden はこのパラダイムを逆転させます—結果を記述すれば、システムが自ら構築します。

flowchart LR
    subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
        GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>LLM/Router/Function"]
        NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
        EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
    end

    subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
        direction TB
        JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
        TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
        MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
    end

    subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
        LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
        SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]

        subgraph DECISION["Decision Recording"]
            DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
            DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
        end
    end

    subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
        CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
        STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
    end

    APPROVE --> EXPORT
    EXPORT --> LOAD
    EXEC --> DECISION
    EXEC --> CTX
    DECISION --> STORE
    STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES

    style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
    style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
    style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
    style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
    style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
    style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
Loading

Aden の優位性

従来のフレームワーク Aden
エージェントワークフローをハードコード 自然言語で目標を記述
手動でグラフを定義 自動生成されるエージェントグラフ
事後的なエラー処理 プロアクティブな自己進化
静的なツール設定 動的な SDK ラップノード
別途モニタリング設定 組み込みのリアルタイム可観測性
DIY 予算管理 統合されたコスト制御と劣化

仕組み

  1. 目標を定義 → 達成したいことを平易な言葉で記述
  2. コーディングエージェントが生成 → エージェントグラフ、接続コード、テストケースを作成
  3. ワーカーが実行 → SDK ラップノードが完全な可観測性とツールアクセスで実行
  4. コントロールプレーンが監視 → リアルタイムメトリクス、予算執行、ポリシー管理
  5. 自己改善 → 障害時、システムがグラフを進化させ自動的に再デプロイ

Aden の比較

Aden はエージェント開発に根本的に異なるアプローチを採用しています。ほとんどのフレームワークがワークフローをハードコードするか、エージェントグラフを手動で定義することを要求するのに対し、Aden はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します。エージェントが失敗した場合、フレームワークは単にエラーをログに記録するだけでなく—自動的にエージェントグラフを進化させ、再デプロイします。

注意： 詳細なフレームワーク比較表とよくある質問については、英語のREADME.mdを参照してください。

Aden を選ぶべきとき

Aden を選択する場合：

  • 手動介入なしに失敗から自己改善するエージェントが必要
  • ワークフローではなく結果を記述する目標駆動開発が必要
  • 自動回復と再デプロイを備えた本番環境の信頼性が必要
  • コードを書き直すことなくエージェントアーキテクチャを迅速に反復する必要がある
  • リアルタイムモニタリングと人間の監督を備えた完全な可観測性が必要

他のフレームワークを選択する場合：

  • 型安全で予測可能なワークフロー（PydanticAI、Mastra）
  • RAG とドキュメント処理（LlamaIndex、Haystack）
  • エージェント創発の研究（CAMEL）
  • リアルタイム音声/マルチモーダル（TEN Framework）
  • シンプルなコンポーネント連鎖（LangChain、Swarm）

プロジェクト構造

hive/
├── core/                   # コアフレームワーク - エージェントランタイム、グラフエグゼキュータ、プロトコル
├── tools/                  # MCPツールパッケージ - エージェント機能のための19個のツール
├── exports/                # エージェントパッケージ - 事前構築されたエージェントと例
├── docs/                   # ドキュメントとガイド
├── scripts/                # ビルドとユーティリティスクリプト
├── .claude/                # エージェント構築用のClaude Codeスキル
├── CONTRIBUTING.md         # 貢献ガイドライン

開発

Python エージェント開発

フレームワークで目標駆動エージェントを構築および実行するには：

# 1回限りのセットアップ
./quickstart.sh

# これにより以下がインストールされます：
# - frameworkパッケージ（コアランタイム）
# - aden_toolsパッケージ（19個のMCPツール）
# - すべての依存関係

# Claude Codeスキルを使用して新しいエージェントを構築
claude> /hive

# エージェントをテスト
claude> /hive-test

# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'

完全なセットアップ手順については、environment-setup.mdを参照してください。

ドキュメント

ロードマップ

Aden エージェントフレームワークは、開発者が結果志向で自己適応するエージェントを構築できるよう支援することを目指しています。ロードマップはこちらをご覧ください

roadmap.md

timeline
    title Aden Agent Framework Roadmap
    section Foundation
        Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
        Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
        Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
        Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
        Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
    section Expansion
        Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
        Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
        Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
        Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
Loading

コミュニティとサポート

サポート、機能リクエスト、コミュニティディスカッションにはDiscordを使用しています。

貢献

貢献を歓迎します！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

重要： PR を提出する前に、まず Issue にアサインされてください。Issue にコメントして担当を申請すると、メンテナーが 24 時間以内にアサインします。これにより重複作業を防ぐことができます。

  1. Issue を見つけるか作成し、アサインを受ける
  2. リポジトリをフォーク
  3. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  4. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
  5. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
  6. プルリクエストを開く

チームに参加

採用中です！ エンジニアリング、リサーチ、マーケティングの役職で私たちに参加してください。

オープンポジションを見る

セキュリティ

セキュリティに関する懸念については、SECURITY.mdをご覧ください。

ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています - 詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

よくある質問 (FAQ)

注意： よくある質問の完全版については、英語のREADME.mdを参照してください。

Q: Aden は LangChain や他のエージェントフレームワークに依存していますか？

いいえ。Aden は LangChain、CrewAI、その他のエージェントフレームワークに依存せずにゼロから構築されています。フレームワークは軽量で柔軟に設計されており、事前定義されたコンポーネントに依存するのではなく、エージェントグラフを動的に生成します。

Q: Aden はどの LLM プロバイダーをサポートしていますか？

Aden は LiteLLM 統合を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートしており、OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude モデル）、Google Gemini、Mistral、Groq などが含まれます。適切な API キー環境変数を設定し、モデル名を指定するだけです。

Q: Aden はオープンソースですか？

はい、Aden は Apache License 2.0 の下で完全にオープンソースです。コミュニティの貢献とコラボレーションを積極的に奨励しています。

Q: Aden は他のエージェントフレームワークと何が違いますか？

Aden はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します—ワークフローをハードコードしたり、グラフを手動で定義したりする必要はありません。エージェントが失敗すると、フレームワークは自動的に障害データをキャプチャし、エージェントグラフを進化させ、再デプロイします。この自己改善ループは Aden 独自のものです。

Q: Aden はヒューマンインザループワークフローをサポートしていますか？

はい、Aden は人間の入力のために実行を一時停止する介入ノードを通じて、ヒューマンインザループワークフローを完全にサポートしています。設定可能なタイムアウトとエスカレーションポリシーが含まれており、人間の専門家と AI エージェントのシームレスなコラボレーションを可能にします。

サンフランシスコで 🔥 情熱を込めて作成