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ワークフローをハードコーディングせずに、自律的で信頼性の高い自己改善型 AI エージェントを構築できます。コーディングエージェントとの会話を通じて目標を定義すると、フレームワークが動的に作成された接続コードを持つノードグラフを生成します。問題が発生すると、フレームワークは障害データをキャプチャし、コーディングエージェントを通じてエージェントを進化させ、再デプロイします。組み込みのヒューマンインザループノード、認証情報管理、リアルタイムモニタリングにより、適応性を損なうことなく制御を維持できます。
完全なドキュメント、例、ガイドについては adenhq.com をご覧ください。
Hive は、複雑なワークフローを手動で配線することなく本番グレードの AI エージェントを構築したい開発者やチーム向けに設計されています。
Hive が適している場合：
- デモではなく、実際のビジネスプロセスを実行する AI エージェントが必要
- ハードコードされたワークフローよりも目標駆動開発を好む
- 時間とともに改善される自己修復・適応型エージェントが必要
- ヒューマンインザループ制御、可観測性、コスト制限が必要
- 本番環境でエージェントを実行する予定がある
シンプルなエージェントチェーンや単発スクリプトの実験のみを行う場合、Hive は最適ではないかもしれません。
Hive は以下が必要な場合に使用してください：
- 長時間実行される自律型エージェント
- 強力なガードレール、プロセス、制御
- 障害に基づく継続的な改善
- マルチエージェント連携
- 目標とともに進化するフレームワーク
- ドキュメント - 完全なガイドと API リファレンス
- セルフホスティングガイド - インフラストラクチャへの Hive デプロイ
- 変更履歴 - 最新の更新とリリース
- ロードマップ - 今後の機能と計画
- 問題を報告 - バグレポートと機能リクエスト
- 貢献 - 貢献方法と PR の提出方法
- Python 3.11+ - エージェント開発用
- Claude Code、Codex CLI、または Cursor - エージェントスキルの活用用
Windows ユーザーへの注意： このフレームワークを実行するには、**WSL（Windows Subsystem for Linux）**または Git Bash の使用を強く推奨します。一部のコア自動化スクリプトは、標準のコマンドプロンプトや PowerShell では正しく実行されない場合があります。
注意 Hive は
uvワークスペースレイアウトを使用しており、pip installではインストールされません。 リポジトリのルートからpip install -e .を実行すると、プレースホルダーパッケージが作成され、Hive は正しく動作しません。 環境をセットアップするには、以下のクイックスタートスクリプトをご使用ください。
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
# クイックスタートセットアップを実行
./quickstart.shこれにより以下がセットアップされます：
-
framework - コアエージェントランタイムとグラフエグゼキュータ（
core/.venv内） -
aden_tools - エージェント機能のための MCP ツール（
tools/.venv内） -
credential store - 暗号化された API キーストレージ（
~/.hive/credentials） -
LLM provider - インタラクティブなデフォルトモデル設定
-
uvによる必要な Python 依存関係すべて -
最後に、ブラウザでオープン Hive インターフェースが起動します
ホームの入力ボックスに構築したいエージェントを入力してください
「Try a sample agent」をクリックしてテンプレートを確認してください。テンプレートを直接実行することも、既存のテンプレートをベースに独自のバージョンを構築することもできます。
- ブラウザ操作 - コンピュータ上のブラウザを制御して困難なタスクを達成
- 並列実行 - 生成されたグラフを並列で実行。複数のエージェントが同時にジョブを完了
- 目標駆動生成 - 自然言語で目標を定義；コーディングエージェントがそれを達成するためのエージェントグラフと接続コードを生成
- 適応性 - フレームワークが障害をキャプチャし、目標に応じて調整し、エージェントグラフを進化
- 動的ノード接続 - 事前定義されたエッジなし；接続コードは目標に基づいて任意の対応 LLM によって生成
- SDK ラップノード - すべてのノードが共有メモリ、ローカル RLM メモリ、モニタリング、ツール、LLM アクセスを標準装備
- ヒューマンインザループ - 設定可能なタイムアウトとエスカレーションを備えた、人間の入力のために実行を一時停止する介入ノード
- リアルタイム可観測性 - エージェント実行、決定、ノード間通信のライブモニタリングのための WebSocket ストリーミング
- 本番環境対応 - セルフホスト可能、スケールと信頼性のために構築
Hive はモデル非依存およびシステム非依存に設計されています。
- LLM の柔軟性 - Hive フレームワークは、LiteLLM 互換プロバイダーを通じて、ホスト型およびローカルモデルを含む様々なタイプの LLM をサポートするよう設計されています。
- ビジネスシステム接続性 - Hive フレームワークは、CRM、サポート、メッセージング、データ、ファイル、内部 API など、MCP を介してあらゆる種類のビジネスシステムにツールとして接続するよう設計されています。
Hive は汎用的なエージェントではなく、実際のビジネスプロセスを実行するエージェントの生成に焦点を当てています。ワークフローを手動で設計し、エージェントの相互作用を定義し、障害を事後的に処理することを要求する代わりに、Hive はパラダイムを逆転させます：結果を記述すれば、システムが自ら構築します—結果駆動型で適応性のある体験を、使いやすいツールと統合のセットとともに提供します。
flowchart LR
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
| 従来のフレームワーク | Hive |
|---|---|
| エージェントワークフローをハードコード | 自然言語で目標を記述 |
| 手動でグラフを定義 | 自動生成されるエージェントグラフ |
| 事後的なエラー処理 | 結果評価と適応性 |
| 静的なツール設定 | 動的な SDK ラップノード |
| 別途モニタリング設定 | 組み込みのリアルタイム可観測性 |
| DIY 予算管理 | 統合されたコスト制御と劣化 |
- 目標を定義 → 達成したいことを平易な言葉で記述
- コーディングエージェントが生成 → エージェントグラフ、接続コード、テストケースを作成
- ワーカーが実行 → SDK ラップノードが完全な可観測性とツールアクセスで実行
- コントロールプレーンが監視 → リアルタイムメトリクス、予算執行、ポリシー管理
- 適応性 → 障害時、システムがグラフを進化させ自動的に再デプロイ
エージェントを選択して実行できます（既存のエージェントまたはサンプルエージェント）。左上の Run ボタンをクリックするか、クイーンエージェントに話しかけてエージェントを実行してもらうことができます。
Aden Hive エージェントフレームワークは、開発者が結果志向で自己適応するエージェントを構築できるよう支援することを目指しています。詳細は roadmap.md をご覧ください。
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt<br/>(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory<br/>(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory<br/>(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus<br/>(RAM)"]
CS["Credential Store<br/>(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase<br/>v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
コミュニティからの貢献を歓迎します！特にフレームワークのツール、統合、サンプルエージェントの構築にご協力いただける方を募集しています（#2805 を確認）。機能拡張に興味がある方にとって、ここは最適な出発点です。ガイドラインについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。
重要： PR を提出する前に、まず Issue にアサインされてください。Issue にコメントして担当を申請すると、メンテナーがアサインします。再現手順と提案を含む Issue が優先されます。これにより重複作業を防ぐことができます。
- Issue を見つけるか作成し、アサインを受ける
- リポジトリをフォーク
- 機能ブランチを作成（
git checkout -b feature/amazing-feature） - 変更をコミット（
git commit -m 'Add amazing feature'） - ブランチにプッシュ（
git push origin feature/amazing-feature） - プルリクエストを開く
サポート、機能リクエスト、コミュニティディスカッションには Discord を使用しています。
採用中です！ エンジニアリング、リサーチ、マーケティングの役職で私たちに参加してください。
セキュリティに関する懸念については、SECURITY.md をご覧ください。
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています - 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
Q: Hive はどの LLM プロバイダーをサポートしていますか？
Hive は LiteLLM 統合を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートしており、OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude モデル）、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Groq などが含まれます。適切な API キー環境変数を設定し、モデル名を指定するだけです。Claude、GLM、Gemini が最高のパフォーマンスを発揮するため、推奨されます。
Q: Ollama のようなローカル AI モデルで Hive を使用できますか？
はい！Hive は LiteLLM を通じてローカルモデルをサポートしています。モデル名の形式 ollama/model-name（例：ollama/llama3、ollama/mistral）を使用し、Ollama がローカルで実行されていることを確認してください。
Q: Hive は他のエージェントフレームワークと何が違いますか？
Hive はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します—ワークフローをハードコードしたり、グラフを手動で定義したりする必要はありません。エージェントが失敗すると、フレームワークは自動的に障害データをキャプチャし、エージェントグラフを進化させ、再デプロイします。この自己改善ループは Aden 独自のものです。
Q: Hive はオープンソースですか？
はい、Hive は Apache License 2.0 の下で完全にオープンソースです。コミュニティの貢献とコラボレーションを積極的に奨励しています。
Q: Hive は複雑な本番スケールのユースケースに対応できますか？
はい。Hive は自動障害回復、リアルタイム可観測性、コスト制御、水平スケーリングサポートなどの機能を備え、本番環境向けに明確に設計されています。フレームワークはシンプルな自動化から複雑なマルチエージェントワークフローまで対応します。
Q: Hive はヒューマンインザループワークフローをサポートしていますか？
はい、Hive は人間の入力のために実行を一時停止する介入ノードを通じて、ヒューマンインザループワークフローを完全にサポートしています。設定可能なタイムアウトとエスカレーションポリシーが含まれており、人間の専門家と AI エージェントのシームレスなコラボレーションを可能にします。
Q: Hive はどのプログラミング言語をサポートしていますか？
Hive フレームワークは Python で構築されています。JavaScript/TypeScript SDK はロードマップに含まれています。
Q: Hive エージェントは外部ツールや API と連携できますか？
はい。Aden の SDK ラップノードは組み込みのツールアクセスを提供し、フレームワークは柔軟なツールエコシステムをサポートします。エージェントはノードアーキテクチャを通じて外部 API、データベース、サービスと統合できます。
Q: Hive のコスト制御はどのように機能しますか？
Hive は支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを含む詳細な予算制御を提供します。チーム、エージェント、またはワークフローレベルで予算を設定でき、リアルタイムのコスト追跡とアラートが利用できます。
Q: 例やドキュメントはどこにありますか？
完全なガイド、API リファレンス、入門チュートリアルについては docs.adenhq.com をご覧ください。リポジトリには docs/ フォルダ内のドキュメントと包括的な開発者ガイドも含まれています。
Q: Aden に貢献するにはどうすればよいですか？
貢献を歓迎します！リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成し、変更を実装し、プルリクエストを提出してください。詳細なガイドラインについては CONTRIBUTING.md をご覧ください。
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