hive/docs/i18n/ja.md at main · himanshu748/hive

概要

ワークフローをハードコーディングせずに、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。

Adenとは

Adenは、AIエージェントの構築、デプロイ、運用、適応のためのプラットフォームです：

構築 - コーディングエージェントが自然言語の目標から専門的なワーカーエージェント（セールス、マーケティング、オペレーション）を生成
デプロイ - CI/CD統合と完全なAPIライフサイクル管理を備えたヘッドレスデプロイメント
運用 - リアルタイムモニタリング、可観測性、ランタイムガードレールがエージェントの信頼性を維持
適応 - 継続的な評価、監督、適応により、エージェントは時間とともに改善
インフラ - 共有メモリ、LLM統合、ツール、スキルがすべてのエージェントを支援

クイックリンク

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

問題を報告 - バグレポートと機能リクエスト

クイックスタート

前提条件

Python 3.11+ - エージェント開発用
Docker (v20.10+) - オプション、コンテナ化されたツール用

インストール

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
cd hive

# Python環境セットアップを実行
./quickstart.sh

これにより以下がインストールされます：

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
aden_tools - エージェント機能のための19個のMCPツール
すべての必要な依存関係

最初のエージェントを構築

# Claude Codeスキルをインストール（1回のみ）
./quickstart.sh

# Claude Codeを使用してエージェントを構築
claude> /building-agents-construction

# エージェントをテスト
claude> /testing-agent

# エージェントを実行
PYTHONPATH=core:exports python -m your_agent_name run --input '{...}'

📖 完全セットアップガイド - エージェント開発の詳細な手順

機能

目標駆動開発 - 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
自己適応エージェント - フレームワークが障害をキャプチャし、目標を更新し、エージェントグラフを更新
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
コストと予算管理 - 支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを設定
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

なぜAdenか

従来のエージェントフレームワークでは、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必要があります。Adenはこの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。

flowchart LR
    subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
        GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>LLM/Router/Function"]
        NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
        EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
    end

    subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
        direction TB
        JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
        TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
        MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
    end

    subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
        LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
        SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]

        subgraph DECISION["Decision Recording"]
            DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
            DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
        end
    end

    subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
        CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
        STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
    end

    APPROVE --> EXPORT
    EXPORT --> LOAD
    EXEC --> DECISION
    EXEC --> CTX
    DECISION --> STORE
    STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES

    style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
    style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
    style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
    style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
    style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
    style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff

Adenの優位性

従来のフレームワーク	Aden
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	プロアクティブな自己進化
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

仕組み

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
自己改善 → 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

Adenの比較

Adenはエージェント開発に根本的に異なるアプローチを採用しています。ほとんどのフレームワークがワークフローをハードコードするか、エージェントグラフを手動で定義することを要求するのに対し、Aden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。エージェントが失敗した場合、フレームワークは単にエラーをログに記録するだけでなく—自動的にエージェントグラフを進化させ、再デプロイします。

注意： 詳細なフレームワーク比較表とよくある質問については、英語のREADME.mdを参照してください。

Adenを選ぶべきとき

Adenを選択する場合：

手動介入なしに失敗から自己改善するエージェントが必要
ワークフローではなく結果を記述する目標駆動開発が必要
自動回復と再デプロイを備えた本番環境の信頼性が必要
コードを書き直すことなくエージェントアーキテクチャを迅速に反復する必要がある
リアルタイムモニタリングと人間の監督を備えた完全な可観測性が必要

他のフレームワークを選択する場合：

型安全で予測可能なワークフロー（PydanticAI、Mastra）
RAGとドキュメント処理（LlamaIndex、Haystack）
エージェント創発の研究（CAMEL）
リアルタイム音声/マルチモーダル（TEN Framework）
シンプルなコンポーネント連鎖（LangChain、Swarm）

プロジェクト構造

hive/
├── core/                   # コアフレームワーク - エージェントランタイム、グラフエグゼキュータ、プロトコル
├── tools/                  # MCPツールパッケージ - エージェント機能のための19個のツール
├── exports/                # エージェントパッケージ - 事前構築されたエージェントと例
├── docs/                   # ドキュメントとガイド
├── scripts/                # ビルドとユーティリティスクリプト
├── .claude/                # エージェント構築用のClaude Codeスキル
├── ENVIRONMENT_SETUP.md    # エージェント開発用のPythonセットアップガイド
├── DEVELOPER.md            # 開発者ガイド
├── CONTRIBUTING.md         # 貢献ガイドライン
└── ROADMAP.md              # プロダクトロードマップ

開発

Pythonエージェント開発

フレームワークで目標駆動エージェントを構築および実行するには：

# 1回限りのセットアップ
./quickstart.sh

# これにより以下がインストールされます：
# - frameworkパッケージ（コアランタイム）
# - aden_toolsパッケージ（19個のMCPツール）
# - すべての依存関係

# Claude Codeスキルを使用して新しいエージェントを構築
claude> /building-agents-construction

# エージェントをテスト
claude> /testing-agent

# エージェントを実行
PYTHONPATH=core:exports python -m agent_name run --input '{...}'

完全なセットアップ手順については、ENVIRONMENT_SETUP.mdを参照してください。

ドキュメント

開発者ガイド - 開発者向け総合ガイド
はじめに - クイックセットアップ手順
設定ガイド - すべての設定オプション
アーキテクチャ概要 - システム設計と構造

ロードマップ

Aden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。ロードマップはこちらをご覧ください

ROADMAP.md

timeline
    title Aden Agent Framework Roadmap
    section Foundation
        Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
        Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
        Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
        Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
        Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
    section Expansion
        Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
        Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
        Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
        Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent

コミュニティとサポート

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。

Discord - コミュニティに参加
Twitter/X - @adenhq
LinkedIn - 会社ページ

貢献

貢献を歓迎します！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24時間以内にアサインします。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

チームに参加

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。

オープンポジションを見る

セキュリティ

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。

ライセンス

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。

よくある質問 (FAQ)

注意： よくある質問の完全版については、英語のREADME.mdを参照してください。

Q: AdenはLangChainや他のエージェントフレームワークに依存していますか？

いいえ。AdenはLangChain、CrewAI、その他のエージェントフレームワークに依存せずにゼロから構築されています。フレームワークは軽量で柔軟に設計されており、事前定義されたコンポーネントに依存するのではなく、エージェントグラフを動的に生成します。

Q: AdenはどのLLMプロバイダーをサポートしていますか？

Aden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、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。

Q: Adenはオープンソースですか？

はい、Aden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: Adenは他のエージェントフレームワークと何が違いますか？

Aden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: Aden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、Aden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。

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