

Agent Service Toolkit
紹介 :
agent-service-toolkitは、LangGraphベースのAIエージェントサービスを実行するための完全なツールキットです。LangGraphエージェント、FastAPIサービス、クライアント、Streamlitアプリケーションを含み、エージェントの定義からユーザーインターフェースまでの設定を網羅しています。LangGraphフレームワークの高い制御能力と豊富なエコシステムを活用し、同時実行、グラフループ、ストリーミング結果などの高度な機能をサポートしています。
ターゲットユーザー :
LangGraphフレームワークに基づいたAIエージェントサービスの迅速な構築と実行を希望する開発者やチームを対象としています。このツールキットはテンプレートを提供し、ユーザーは簡単に開始して独自の代理サービスを構築できます。特に、高度な制御とカスタマイズが必要なAIプロジェクトに最適です。
使用シナリオ
LangGraphエージェントを使用して、複雑なデータ分析と処理を実行します。
FastAPIサービスを通じて、AIエージェントのRESTful APIインターフェースを提供します。
Streamlitアプリケーションを利用して、インタラクティブなAIエージェントチャットインターフェースを作成します。
製品特徴
LangGraphエージェント:LangGraphフレームワークを使用して構築されたカスタマイズ可能なエージェント。
FastAPIサービス:ストリーミングと非ストリーミングの両方のエンドポイントを提供するFastAPIサービス。
高度なストリーミング:トークンベースとメッセージベースのストリーミングの新しい方法をサポート。
Streamlitインターフェース:エージェントとの対話のためのユーザーフレンドリーなチャットインターフェースを提供。
非同期設計:async/awaitを使用して、同時リクエストを効率的に処理。
Dockerサポート:Dockerfileとdocker-composeファイルを含み、開発とデプロイが容易。
使用チュートリアル
リポジトリのクローン:gitコマンドを使用して、agent-service-toolkitをローカルにクローンします。
環境変数の設定:プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、必要なAPIキーを追加します。
DockerまたはPython仮想環境を使用してサービスとアプリケーションを実行:環境設定の簡素化とコード変更の即時更新を実現するために、Dockerの使用をお勧めします。
Streamlitアプリケーションへのアクセス:ブラウザでhttp://localhost:8501にアクセスしてアプリケーションにアクセスします。
APIの使用:http://localhost:80でFastAPIサービスのAPIにアクセスし、OpenAPIドキュメントを使用してインターフェースを呼び出します。
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