Masashi Okumura

コーディネート (調整) モードでは、チームリーダーはタスクをチームメンバーに委任し、出力を一貫した応答に合成します。 Agno : ユーザガイド : コンセプト : チームモード – コーディネート 作成 … 続きを読む

Route モードでは、チームリーダーはリクエストの内容に基づいて、ユーザのクエリーを最も適切なチームメンバーに振り分けます。チームリーダーはスマートルーターとして機能し、クエリーを分析してそれを処理する最適なエージェン … 続きを読む

エージェントチームの共有状態について学習します。チームメンバー間で状態を共有する複数の方法があります。 Agno : ユーザガイド : コンセプト : チーム – チーム状態 作成 : クラスキャット・セール … 続きを読む

チームを実行しレスポンスを取得する方法を学習します。Team.run() 関数はチームを実行し、レスポンスを TeamRunResponse オブジェクトか TeamRunResponseEvent オブジェクトのストリ … 続きを読む

Agno チームで自律型マルチエージェントシステムを構築します。チームは、タスクを達成するために連携する、エージェント (または他のサブチーム) のコレクションです。チームはタスクを解決するために、「調整 (coordi … 続きを読む

知識は、エージェントが実行時に検索することでより良い意思決定を行い (動的少数ショット学習) 正確な応答 (エージェント型 RAG) を提供できる、ドメイン固有情報です。知識はベクトルデータベースに保存され、このオンデマ … 続きを読む

エージェント・コンテキストは、エージェントの実行前に解決される関数のセット (or 依存関係) を含む辞書で、依存関係をエージェントの説明と指示に注入する方法です。コンテキストを使用してメモリ、動的少数ショットの例、「取 … 続きを読む

私たちはエージェントに、説明や指示そしてその他の様々な設定を使用してプロンプトを与えます。これらの設定は、言語モデルに送信されるシステムメッセージを構築するために使用されます。これらのプロンプトが作成される方法を理解する … 続きを読む

Agno でエージェントの実行のフローを制御する方法を学習します。これはまた “Human in the Loop” とも呼ばれます。Agno のユーザ制御フローは “Human in the Loop” パターンの実装 … 続きを読む

Agno エージェントは、テキスト、画像、音声と動画の入力をサポートし、テキスト、画像、音声と動画の出力を生成することができます。 Agno : ユーザガイド : コンセプト : エージェント – マルチモー … 続きを読む