Sage: インテリジェントなマルチエージェントタスク分解およびコラボレーションフレームワーク

Sageはオープンソースのマルチエージェントシステムフレームワークであり、複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分解し、複数のインテリジェントエージェントが協調して実行することに焦点を当てています。Pythonをベースとしており、DeepSeek-V3、GPT-4、Claude-3.5やその他の言語モデルをサポートしており、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。Sageは、異なるタスク要件に適応するために、深い思考モードと高速実行モードを提供します。ユーザーは、インタラクティブなウェブインターフェースやコマンドライン操作を通じて、リアルタイムのモニタリングや動的なワークフロー管理を楽しむことができます。このプロジェクトはMITライセンスの下、GitHubでホストされており、活発なコミュニティがあり、バージョン0.9.2まで継続的に更新されています。

機能一覧

• タスクの内訳複雑なタスクを自動的にサブタスクに分割し、依存関係を追跡します。
• エージェンシー・コラボレーション複数のエージェント（分析、計画、実行、観察、要約）がシームレスに連携。
• ツーリングシステム外部APIを自動的に検出し統合するプラグインツールをサポート。
• デュアル実装モード深く考えるモード（詳細な分析）と速く実行するモード（効率的な完了）を提供します。
• ウェブインタフェースをベースにしている。 反応 とFastAPIは、リアルタイムのタスク可視化をサポートする最新のインターフェイスを備えている。
• トークン監視モデルの使用状況をリアルタイムで追跡し、コストとパフォーマンスを最適化します。
• カスタマイズされたワークフロービジュアルエディターで複雑なワークフローを作成・管理。
• エラー処理リトライ機構とエラーリカバリーを内蔵し、システムの安定性を確保。

ヘルプの使用

設置プロセス

Sageはインストールが簡単で、Windows、macOS、Linuxに対応している。以下はGitHubリポジトリに基づくSageのインストール手順である：

1. クローン倉庫
   ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してセージのソースコードを取得する：

   git clone https://github.com/ZHangZHengEric/Sage.git
   cd Sage
   

2. コアの依存関係をインストールする
   Sage コアフレームワークに必要な Python パッケージをインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

   • Pythonのバージョンが3.10以上であることを確認してください。
   • コアとなる依存関係には以下が含まれる。 openaiそしてpydanticそしてpython-dotenv その他
3. Web Interfaceの依存関係のインストール（オプション）
   FastAPIとReactのウェブ・インターフェースを使用する必要がある場合は、追加の依存関係をインストールします：

   pip install -r examples/fastapi_react_demo/requirements.txt
   

   • を通して fastapiそしてuvicornそしてwebsockets 荷物を待っている。
4. 環境変数の設定
   確立 .env ファイルにAPIキーやその他の設定を追加する。例

   echo "OPENAI_API_KEY=your_openai_key" >> .env
   echo "SAGE_DEBUG=true" >> .env
   

   • 参照可能 mcp_setting_example.json コンフィグ エムシーピー サーバー接続。
5. ラン・セージ
   • コマンドラインモード例えば、Pythonスクリプトを直接実行してSage関数を呼び出します：

     python sagents/main.py
     

   • ウェブインタフェースFastAPI サーバーを起動します：

     cd examples/fastapi_react_demo
     uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
     

     インタビュー http://localhost:8080 ウェブインターフェースを見る。

6. インストールの確認
   実行後、ウェブインターフェースは対話式タスク管理ページを表示する。コマンドラインモードはSageのバージョン情報（現在0.9.2）を出力する。

主要機能の使用

Sageは、マルチエージェントコラボレーションとモダンなインターフェースにより、複雑なタスクを簡素化します。コア機能の使い方をご紹介します：

1. タスクの分解とエージェントのコラボレーション
   セージはタスクをサブタスクに分解し、各エージェントに割り当てる。ユーザーは、ウェブインターフェースまたはコマンドラインから、「市場動向を分析し、レポートを作成する」といったタスクを入力します。ステップ・バイ・ステップ
   • ウェブインタフェースで http://localhost:8080 タスクの説明を入力し、「Submit」をクリックする。インターフェースは、分析、計画、実行の段階を含むタスク分解プロセスを表示します。
   • コマンドラインサンプルスクリプトを実行します：

     from sagents import AgentController
     controller = AgentController()
     controller.run_task("分析市场趋势并生成报告")
     

   • 代理人も含まれている：
     • 分析剤タスクの文脈を理解し、文脈分析を行う。
     • エージェントを分解するタスクをサブタスクに分割し、依存関係グラフを作成する。
     • プランニング・エージェント適切なツールの選択と実行の順序。
     • 実行エージェントサブタスクを実行するためのツールやAPIを呼び出す。
     • 観測エージェント進捗状況を監視し、完成度をチェックする。
     • サマリー・エージェント結果を統合し、構造化された出力を生成する。
2. カスタマイズされたワークフロー
   Sageは、ユーザーがタスクプロセスを設計できるビジュアルワークフローエディタを提供しています：
   • ウェブインターフェイスにアクセスし、ワークフローエディターをクリックします。
   • ノードを追加するには、ドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースを使用します（例えば、"Analyse Data "や "Generate Graph"）。
   • ノード間の依存関係を設定し、テンプレートとして保存する。
   • 例：「データ収集→分析→レポート作成」の3つのステップを含むワークフローを作成し、システムが自動的に実行する。
   • コマンドラインユーザーはYAMLファイルを編集してワークフローを定義できる：

     workflow:
     - step: 数据收集
     action: call_api
     params: {url: "https://api.example.com/data"}
     - step: 数据分析
     action: analyze_data
     depends_on: 数据收集
     

3. ツーリングシステム
   Sageは、ローカルまたはリモートのツールを自動的に検出するプラグインツールをサポートしています。例えば、MCPサーバーへの接続：
   • コンフィグ mcp_setting.json::

     {
     "mcp_server": "http://example.com:20040",
     "api_key": "your_api_key"
     }
     

   • ウェブインタフェースでは、ツールは自動的に「ツール管理」画面に表示され、「有効」または「無効」をクリックします。
   • コマンドラインユーザーは、スクリプトを使ってこのツールを呼び出すことができる：

     from sagents.tools import ToolManager
     manager = ToolManager()
     manager.use_tool("excel_parser", file="data.xlsx")
     

4. ディープ・シンキング・モデルとラピッド・インプリメンテーション・モデル
   • 反射モード複雑なタスクに適しており、すべてのエージェントを有効にし、詳細な分析とサマリーを生成します。
     • ウェブインターフェース：「思考モード」を選択し、タスクを入力し、完全な実行を表示する。
     • コマンドライン：セット mode=deep::

       controller.run_task("分析市场趋势", mode="deep")
       

   • 迅速な実施モード分析をスキップし、タスクを直接実行します。
     • ウェブインターフェイス：「クイックモード」を選択し、タスクを入力し、すぐに結果を得る。
     • コマンドライン：セット mode=rapid::

       controller.run_task("生成图表", mode="rapid")
       

5. トークン監視
   Sageは、トークンの使用統計をリアルタイムで提供し、コストを最適化します：
   • Web Interface：入力、出力、キャッシュ・トークンの使用状況をモニター画面で確認できます。
   • コマンドライン：ログを見るためにデバッグモードを有効にする：

     export SAGE_DEBUG=true
     python sagents/main.py
     

   • システムは自動的にメッセージを圧縮し、30%-70%のトークン消費を抑えます。
6. リアルタイム中断
   ユーザーはいつでもタスクを中断できる：
   • ウェブインタフェース：「停止」ボタンをクリックすると、システムは1-2秒で一時停止し、中間結果を保存します。
   • コマンドライン： を押す Ctrl+Cタスクのステータスがワークスペースに保存される。

注目の機能操作

• ウェブ・インターフェイス・インタラクション::
  • インタビュー http://localhost:8080 またはオンラインデモ http://36.133.44.114:20040.
  • 思考バブル "を使って、エージェントの推論プロセスを見ることができます。
  • ルールの環境設定 (/rules)、言語スタイルやコード仕様といったAIの動作を調整する。
• ドキュメント・ビューア::
  • ウェブ・インターフェイスでは、ファイル・リンクをクリックすると、ダウンロードせずにサイドバーで直接コンテンツを見ることができます。
  • Markdown、コード、その他のフォーマットをサポートし、数式の表示に最適化されています。
• MCPサーバーの統合::
  • コンフィグ mcp_setting.json SSEプロトコルとAPIキー認証のサポートにより、リモートサーバーに接続。
  • 例：MCPサーバーを実行し、ツールを自動検出する：

    python mcp_servers/main.py --config mcp_setting.json
    

アプリケーションシナリオ

1. 自動レポート作成
   セージは、データの収集、傾向の分析、グラフの作成、企業データ分析のための構造化されたレポートの作成によって、「市場分析レポートの作成」というタスクを分解します。
2. コード開発支援
   開発者は Sage を使用して、コード構造の計画、コードスニペットの生成、ロジックの検証、ソフトウェア開発チームのカスタムコードスタイルのサポートを行います。
3. 学術研究支援
   研究者はDeep Thoughtのパターンを使って複雑な問題を分析し、外部APIを呼び出してデータを取得し、学術論文に適したビジュアライゼーションを生成する。
4. コンテンツ制作の最適化
   コンテンツ作成者は、マーケティングチームのための多言語出力をサポートするカスタムワークフローを通じて、記事のアウトライン、ドラフト、最終コンテンツを作成します。

品質保証

1. Sageはどの言語モデルをサポートしていますか？
   SageはDeepSeek-V3、Qwen-3、GPT-4.1、Claude-3.5 Sonnetなどのモデルをサポートしており、OpenAI、Anthropic、Google AI、その他のプロバイダーのAPIと互換性がある。
2. ウェブ・インターフェイスへのアクセス方法を教えてください。
   インストール後のアクセス http://localhost:8080またはオンラインデモをご利用ください。 http://36.133.44.114:20040.
3. Sageと他のオートメーション・フレームワークとの違いは？
   Sageはマルチエージェントコラボレーションとタスク分解を専門とし、複雑なタスクの自動化に適したビジュアルワークフロー編集とリアルタイムモニタリングをサポートする。
4. コードを提供するには？
   インタビュー https://github.com/ZHangZHengEric/SageIssue または Pull Request を提出するには、以下を参照してください。 docs/CONTRIBUTING.md.