機能

Astreusのドキュメントで機能について学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

新しいエージェントをスキャフォールドする際に含められる各機能の詳細な説明です。

Memory(メモリ)

エージェントの永続的なメモリを有効にします。エージェントはベクトル検索を使って効率的に情報を取得し、セッションをまたいで会話を記憶します。

const agent = await Agent.create({
  name: 'my-agent',
  model: 'gpt-4o',
  memory: true,
});

await agent.ask("My name is John");
// Later, even in a new session:
await agent.ask("What's my name?"); // "Your name is John"

ユースケース:

ユーザーの好みを記憶するパーソナルアシスタント
会話履歴を持つカスタマーサポートボット
コンテキストの永続化が必要な長時間稼働のエージェント

Knowledge(RAG)

ドキュメント検索機能を追加します。PDF やテキストファイルなどのドキュメントを検索可能なナレッジベースに取り込みます。

const agent = await Agent.create({
  name: 'my-agent',
  model: 'gpt-4o',
  knowledge: true,
});

// Add documents to knowledge base
await agent.addKnowledgeFromFile('./docs/guide.pdf', { category: 'docs' });
await agent.addKnowledgeFromFile('./docs/api.md', { category: 'api' });

// Agent answers from documents
await agent.ask("What does the guide say about authentication?");

ユースケース:

ドキュメント Q&A ボット
リサーチアシスタント
ナレッジ管理システム

要件: pgvector 拡張機能を備えた PostgreSQL

Graph Workflows(グラフワークフロー)

DAG ベースのタスクオーケストレーションによって、複雑な複数ステップのワークフローを作成します。タスク間の依存関係を定義し、可能な限り並列に実行できます。

import { Agent, Graph } from '@astreus-ai/astreus';

const agent = await Agent.create({ name: 'my-agent', model: 'gpt-4o' });
const graph = new Graph({ name: 'research-workflow' }, agent);

// Define workflow nodes
const researchNode = graph.addTaskNode({
  prompt: 'Research the topic thoroughly'
});

const analyzeNode = graph.addTaskNode({
  prompt: 'Analyze the research findings',
  dependsOn: [researchNode]
});

const writeNode = graph.addTaskNode({
  prompt: 'Write a comprehensive report',
  dependsOn: [analyzeNode]
});

// Execute the workflow
const result = await graph.run();
console.log(result.results);

ユースケース:

複数ステップのコンテンツ生成
データ処理パイプライン
複雑な意思決定ワークフロー

Sub-Agents(サブエージェント)

複雑なタスクのために複数の専門エージェントを連携させます。各サブエージェントは独自の設定と専門性を持てます。

// Create specialized agents
const researcher = await Agent.create({
  name: 'researcher',
  model: 'gpt-4o',
  systemPrompt: 'You are a research specialist.'
});

const writer = await Agent.create({
  name: 'writer',
  model: 'gpt-4o',
  systemPrompt: 'You are a professional writer.'
});

// Main agent coordinates sub-agents
const agent = await Agent.create({ name: 'coordinator', model: 'gpt-4o' });

const result = await agent.executeWithSubAgents(
  'Research and write an article about quantum computing',
  [researcher, writer]
);

ユースケース:

コンテンツ制作パイプライン
複数分野にまたがるエキスパートシステム
並列タスク実行

Custom Plugins(カスタムプラグイン)

カスタムツールでエージェントを拡張します。各ツールに対してパラメータ、説明、ハンドラーを定義します。

const weatherPlugin = {
  name: 'weather-plugin',
  version: '1.0.0',
  description: 'Get weather information',
  tools: [{
    name: 'get_weather',
    description: 'Get current weather for a location',
    parameters: {
      location: {
        type: 'string',
        description: 'City name',
        required: true
      }
    },
    handler: async ({ location }) => {
      const response = await fetch(`https://api.weather.com/${location}`);
      const data = await response.json();
      return { success: true, data };
    }
  }]
};

const agent = await Agent.create({ name: 'my-agent', model: 'gpt-4o' });
await agent.registerPlugin(weatherPlugin);

// Agent can now use the weather tool
await agent.ask("What's the weather in Tokyo?");

ユースケース:

API 連携
データベース操作
カスタムビジネスロジック

MCP Integration(MCP 連携)

標準化されたツール連携のための Model Context Protocol サポートです。MCP 互換のサービスやツールに接続できます。

const agent = await Agent.create({
  name: 'my-agent',
  model: 'gpt-4o',
  mcp: {
    servers: [
      { name: 'filesystem', command: 'mcp-server-filesystem' },
      { name: 'github', command: 'mcp-server-github' }
    ]
  }
});

ユースケース:

ファイルシステム操作
GitHub 連携
標準化されたツールエコシステム

機能の組み合わせ

各機能はシームレスに連携します。

const agent = await Agent.create({
  name: 'advanced-agent',
  model: 'gpt-4o',
  memory: true,           // Remember conversations
  knowledge: true,        // Access documents
  mcp: {                  // Use MCP tools
    servers: [
      { name: 'filesystem', command: 'mcp-server-filesystem' }
    ]
  }
});

// Register custom plugins
await agent.registerPlugin(myCustomPlugin);

// Use with graph workflows
const graph = new Graph({ name: 'workflow' }, agent);

最終更新日: 2026年7月6日

このセクション内

はじめに

ベストプラクティスと適切なデフォルト設定で、新しい Astreus AI エージェントプロジェクトをスキャフォールドします。必要な機能を対話形式でエージェントに設定できます。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

設定

Astreusのドキュメントで設定について学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

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