AgentOS AG2 : ユーザガイド – 基本概念 : 概要
AG2 の中核となるビルディングブロックを探求しましょう。これらの概念の理解は、通信、連携、問題解決を行う動的な、マルチエージェント AI システムを構築するのに役立ちます。 AG2 : ユーザガイド – 基 … 続きを読む
AgentOS AG2 : クイックスタート
AG2 はエージェント型 AI の開発と研究を合理化することを目的としています。 このガイドは、ユーザが環境をセットアップして最初のマルチエージェント・ワークフローを構築する方法を説明します。わずか数ステップで、最初のエ … 続きを読む
AG2 : AgentOS for AI エージェント
AG2 は、AI エージェントを構築し、タスクを解決するために複数のエージェント内の協調を容易にする、オープンソースのプログラミング・フレームワークです。AG2 はエージェント型 AI の開発と研究を合理化することを目的 … 続きを読む
AutoGen 0.7 : AgentChat : クイックスタート
AgentChat 経由で、事前設定されたエージェントを使用してアプリケーションを素早く構築できます。ここでは、ツールが使用できる単一のエージェントを作成することから始めます。 AutoGen 0.7 : AgentCh … 続きを読む
AutoGen 0.7 : MCP 対応 マルチエージェント・フレームワーク
AutoGen も v0.4 から MCP に対応しています。最新版の v0.7.4 安定版の README を翻訳します。 AutoGen は、自律的に行動したり人間とともに作業可能なマルチエージェント AI アプリケ … 続きを読む
smolagents : コンセプト : 多段階エージェントはどのように動作するか?
smolagents のすべてのエージェントは、ReAct フレームワークの抽象化である MultiStepAgent クラスに基づいています。 ReAct フレームワークは現在、エージェントを構築する主流なアプローチで … 続きを読む
smolagents : コンセプト・ガイド : エージェントとは何か？🤔
AI エージェントは、LLM の出力がワークフローを制御するようなプログラムです。 AI を使用した効率的なシステムは LLM に何らかの種類の現実世界へのアクセスを提供する必要があります : 例えば、外部情報を取得する … 続きを読む
smolagents : Get started : エージェント – 案内ツアー
このガイドでは、エージェントを構築し、実行し、そしてユースケースに合わせて動作するようにエージェントをカスタマイズする方法を学習します。 smolagents は 2 つのエージェント・クラスを備えています : Code … 続きを読む
Pydantic AI エージェント・フレームワーク : イントロダクション
Pydantic AI は、生成 AI を使用した実稼働レベルのアプリケーションの構築を容易にするように設計された Python エージェントフレームワークです。 FastAPI は Pydantic Validatio … 続きを読む
Agno : コンセプト : 推論 – 推論ツール
モデルにスクラッチパッドのような構造化された思考のためのツールを提供し、推論能力を大幅に向上させる、新しい種類の研究が出現しています。 例えば、モデルに「考える」ツールを与えることで、問題解決のための専用スペースが提供さ … 続きを読む