agentok
v0.24.1
AG2視覚化 - ドラッグアンドドロップのシンプルさでエージェントアプリをビルドします。
警告
このプロジェクトは現在開発中であり、生産の使用にはまだ推奨されていません。
コード生成は、オートゲン以外のさまざまなランタイムにわたってツールのユーティリティを維持するのに効果的であることが証明されていますが、効率と観察性に関連する課題も明らかにしています。その結果、スタンドアロンプログラムとして継続するのではなく、プロジェクトをワークフローエンジンに移行することを検討しています。この変更により、バックエンドアーキテクチャに大幅な変更が導入されます。
私たちが前進するにつれて、あなたのフィードバックは非常に貴重です。考えや提案がある場合は、新しい問題を開いたり、ここで進行中の議論に参加したりして共有してください。
Agentok Studioは、Ag2（以前のオートゲン）に基づいて構築されたツール、Microsoftの強力なエージェントフレームワーク、および貢献者の活気に満ちたコミュニティです。
AG2は、次世代マルチエージェントアプリケーションテクノロジーの最前線にあると考えています。 Agentok Studioは、複雑なエージェントベースのワークフローの作成と管理を合理化する直感的な視覚ツールを提供することにより、このコンセプトを次のレベルに引き上げます。これにより、クリエイターと開発者のプロセス全体が簡素化されます。
2つのエージェント間の関係が不可欠です。会話にツール呼び出しを組み込むには、LLMは、どのノードを実行するかをユーザープロキシに通知しながら、呼び出すツールを決定する必要があります。これらのノード間のエッジにツールを構成することは、最適な動作に不可欠です。
最小限の依存関係でネイティブPythonコードを生成するユーザーフレンドリーなツールを作成するよう努めています。簡単に言えば、Agentok StudioはAg2の図ベースのコードジェネレーターです。生成されたコードは自己完結型であり、公式のag2ライブラリのみに依存して、通常のPythonプログラムとしてどこでも実行できます。
このプロジェクトへの貢献（問題、プルリクエスト、ドキュメント、さらにはタイプミスの修正）は大歓迎です！すべての貢献者が貢献ウォールに追加されます。
注記
RAG機能は、このプロジェクトから削除されました。これは、別のサービスであるべきだと考えているからです。
AgereTok Studioの機能をすばやく探索するには、https：//studio.agentok.aiにアクセスしてください。このプロジェクトのオンライン展開を提供していますが、生産の使用を目的としていないことに注意してください。サービスレベルの契約は保証されておらず、変更されたデータが変更されているため、保存されたデータが一掃される場合があります。
ゲストとしてログインした後、またはOAUTH2アカウントでログインした後、 [新しいプロジェクトの作成]ボタンをクリックして新しいプロジェクトを作成できます。新しいプロジェクトには、サンプルワークフローが付属しています。右下の右下に点滅するロボットアイコンをクリックして、会話を開始できます。
GPT-4とAG2の制限により、この単純なワークフローは期待どおりに機能しない場合がありますが、エージェントアプリとAgentok Studioの基本概念を理解するのに適した出発点です。
プロジェクトを詳細に見るには、開始を参照してください。
このプロジェクトには、フロントエンド（next.jsで構築）とバックエンドサービス（PythonでFastapiで構築）が含まれており、完全にドッカー化されています。
プロジェクトを実行する前に、 ui ABD apiディレクトリに.envファイルを作成し、環境変数を設定する必要があります。
cp frontend/.env.sample frontend/.env
cp api/.env.sample api/.env
cp api/OAI_CONFIG_LIST.sample api/OAI_CONFIG_LIST Supabaseは、各プロジェクトにAnon KeyとService_roleキーの両方を提供していることに注意してください。 FrontEndの場合はNEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEYにAnonキーを設定し、 SUPABASE_SERVICE_KEYのサービスロールキーをバックエンド（API）に設定してください。
ローカルで実行する最も簡単な方法は、Docker-Composeを使用することです。
docker-compose up -dDockerでUIとサービスを個別に構築および実行することもできます。
docker build -t agentok-api ./api
docker run -d -p 5004:5004 agentok-api
docker build -t agentok-frontend ./frontend
docker run -d -p 2855:2855 agentok-frontend
（デフォルトのポート番号2855は、最初のオフィスのアドレスです。）
このプロジェクトの開発に貢献することに興味がある場合、またはソースコードからそれを実行したい場合は、UIとサービスを独立して実行するオプションがあります。これがあなたがそれを行う方法です：
cd frontendに移動します。.env.sampleに.env.localに名前を変更し、変数の値を正しく設定します。pnpm installまたはyarn ）を使用して、必要な依存関係をインストールします。pnpm devまたはyarn dev ）を使用してフロントエンドサービスを実行します。サーバーエラーが「usecontext」に関連する頻度が非常に頻繁にあると表示されている場合、ターボモードのバグによって引き起こされる可能性があります。この場合、package.jsonのDEVコマンドから
--turboを削除してください。
cd apiに切り替えます。.env.sample to .env 、 OAI_CONFIG_LIST.sample to OAI_CONFIG_LISTに変更し、変数の値を正しく設定します。poetry run uvicorn agentok_api.main:app --reload --port 5004 。 llavaエージェントにはREPLICATE_API_TOKENが必要です。このエージェントを使用する必要がある場合は、このトークンを環境変数に含めるようにしてください。
重要：AG2の最新バージョンでは、デフォルトでコード実行にDockerが必要です。続行するには、次のいずれかが必要です。
api/.envファイルでAUTOGEN_USE_DOCKER=Falseを設定して、この要件を無効にします。注：この要件は、このプロジェクトのデフォルトの展開がすでにDockerizedであるため、デフォルトで無効になります。
このプロジェクトは、ユーザー認証とデータストレージのためにSupabaseに依存しています。開始するには、。/db/readme.mdに従ってデータベースを準備し、 .envファイルの環境変数（名前のSupabse in .env.sampleを使用した名前の変数を参照）を設定してください。
必要に応じて、独自のSupabaseインスタンスを展開できますが、それはこのドキュメントの範囲を超えています。
前に概説した手順に従ってFrontendサービスとAPIサービスの両方を開始したら、Webブラウザーを開き、次のようにナビゲートしてアプリケーションにアクセスできます。
サービスが正常に開始され、予想されるポートで実行されている場合は、このURLを介してユーザーインターフェイスが表示されるか、APIサービスから応答を受信する必要があります。
貢献は大歓迎です！コードに限定されませんが、プロジェクトのドキュメントやその他の側面も含まれています。 GitHubの問題を開くか、Discordサーバーにコメントを残すことができます。
このプロジェクトは、貢献と提案を歓迎します。最初に私たちの寄稿ガイドを読んでください。
Githubを初めて使用する場合は、GitHubの開発に参加するための詳細なヘルプソースを以下に示します。
Agentok Studioは、その機能を提供するための堅牢な基盤に依存しているため、AG2に貢献することを検討してください。貢献は、プラットフォームのコア機能を強化し、マルチエージェントアプリケーションのシームレスで効率的な開発エクスペリエンスを確保するのに役立ちます。
このプロジェクトは、「セマンティックリリース」を使用してバージョン化とリリースを管理します。あまりにも頻繁に自動解放されないようにするために、リリースをトリガーするための手動のgithubアクションにします。
セマンティックリリースプロセスに従うために、コミットメッセージに関するCommit-Lintコンベンションを実施しました。詳細については、Commitlintを参照してください。
このプロジェクトは、追加の条件でApache 2.0に基づいてライセンスされています。
