Advanced AI Agents — 実践向けAIエージェント集

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Advanced AI Agents — 実践向けAIエージェント集

Advanced AI Agents — 実践向けAIエージェント集

Phidata、CrewAI、LangChain、Google ADKなどのモダンなフレームワークと、OpenAI／Anthropic／GoogleやオープンソースLLMを組み合わせた「実運用を意識した」AIエージェント群を集めたリポジトリです。単一エージェント、マルチエージェント、そして自律型ゲームプレイ用エージェントのサンプルやテンプレートを提供し、プロトタイプから本番導入までの移行を意識した設計例が含まれます（サンプル中心の軽量リポジトリ）。

https://github.com/fiv3fingers/Advanced-AI-Agents

概要

Advanced-AI-Agentsは、現代のAIエージェント開発でよく使われるフレームワーク群（Phidata、CrewAI、LangChain、Google ADK）と複数のLLMプロバイダ（OpenAI、Anthropic、Google、およびオープンソースモデル）を組み合わせた、実践向けのサンプル集です。リポジトリは単独で動作するエージェント、協調するマルチエージェントチーム、そして自律的にゲームをプレイするエージェント群をカテゴリ別に整理しており、設計パターン、ツール統合、プロンプト設計、実運用を見据えたオーケストレーションの一例を示します。現時点では軽量なサンプルとテンプレートが中心ですが、実運用を意識したベストプラクティスが学べます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 16
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 16
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 単一エージェント、マルチエージェント、ゲーム自律プレイのサンプル構成
  • LangChainやGoogle ADKなどエージェント向けフレームワークとの統合例
  • OpenAI / Anthropic / Google やオープンソースLLMを切替可能な設計
  • プロダクションを意識した設計パターン（オーケストレーション、ツール接続、記憶管理）

技術的なポイント

このリポジトリは「実運用を意識したエージェント設計」の骨子を示すことに主眼を置いています。まず、モジュール設計によりエージェントロジック、ツール（外部APIやデータソース）インターフェース、記憶（メモリ）層、プロンプトテンプレートを分離しており、プロバイダの差し替えやA/Bテストを容易にしています。LangChainやGoogle ADKを用いたチェーンやツールのラップは、複雑な推論フローやツール呼び出しの実装例として参考になります。マルチエージェント側では、役割分担（役割定義＋プロンプト設計）とメッセージパッシングの基本パターンを示し、簡易的な協調・交渉ループを通じてタスク分割・合成を行う設計が見られます。

自律型ゲームプレイ・サンプルは、環境ラッパー（環境との入出力抽象化）と自己対戦／セルフプレイのループを想定しており、報酬設計やヒューリスティック混合による安定化の方向性を提示しています。インフラ面ではPhidataやCrewAIの採用を想定したパイプライン/ワークフロー例が含まれ、CI/CDや監視・ログ出力、レート制限・リトライ・バックオフを考慮した運用パターンが推奨されています。

セキュリティと安全性にも配慮しており、ツール呼出し時の入力バリデーション、外部コマンド実行のサンドボックス化（設計上の留意点）、およびガードレール（不正利用防止のためのフィルタやポリシー）の実装例・考え方を示します。実際のコード量はまだ軽量でプロトタイプ寄りですが、拡張ポイント（コンカレンシー管理、長期記憶の永続化、メタ学習や自己改善ループの導入など）もコメントやディレクトリ構成で示されており、実運用への拡張がしやすい設計になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • autonomous_game_playing_agent_apps: dir
  • multi_agent_apps: dir
  • single_agent_apps: dir

（各ディレクトリにはサンプルアプリやテンプレート、プロバイダ設定の雛形が含まれる想定です）

まとめ

フレームワーク統合と実運用志向のパターンを学べる、拡張しやすいAIエージェント集です。

リポジトリ情報：