無料オープンソースツール「Archon」、AIエージェントをダッシュボード操作のように簡単に

無料オープンソースツール「Archon」、AIエージェントをダッシュボード操作のように簡単に

アーコン は、AIエージェントを構築、最適化、管理するためのプロジェクトであり、世界初の「Agenteer」、すなわち自律的に他のAIエージェントを構築、改善、最適化できるAIエージェントと称されている。以下はリポジトリの詳細な説明である:

プロジェクト概要

  • コア機能Archonは、最新のAI開発における3つの重要な原則、すなわちエージェント推論、ドメイン知識の統合、スケーラブルなアーキテクチャを実証することを目的としています。開発者のための実用的なツールとして、またはエージェントシステムの開発を実証するための教育用フレームワークとして使用することができます。
  • バージョン・イテレーションこのプロジェクトでは、単純なパイダンティックAIエージェントから開発を始め、LangGraphを使った完全なエージェントワークフローへと反復的なアプローチをとっています。

現在のバージョン (V4)

  • 特性V4のリリースでは、StreamlitのUIを大幅に刷新し、Archonを管理するための包括的なダッシュボード・インターフェースを提供しました。
  • 重要なアップデートLLMプロバイダーと組み込みプロバイダーのセクションに分けられ、プロバイダーの切り替えやプロファイルの管理が容易になりました。

プロジェクト体制

  • ホームディレクトリ主要なランタイム・スクリプトが含まれている。 run_docker.py)、依存ファイル(例えば 要件.txtやUIスクリプト(例えば streamlit_ui.py).
  • アーコン ディレクトリ次のようなコア機能コードを含む crawl_pydantic_ai_docs.py Pydantic AI文書のクロールと処理のために。pydantic_ai_coder.py Pydantic AIエージェントを実装するために使用される可能性のあるコーディングロジック。
  • streamlit_pages/ ディレクトリStreamlit UIの様々なページが含まれています。 agent_service.py,chat.py,データベース.py など、異なる機能モジュールに対応している。
  • 反復 ディレクトリプロジェクトの様々な反復のコードが含まれている。 v1シングルエージェント,v2-agentic-workflow,v3-mcp-support 歌で応える V4ストリームライトのオーバーホール.
  • mcp/ ディレクトリMCP(Multi - Container Platform)関連のコードや設定が含まれている可能性があります。

データベース設定

  • SQLファイル::utils/site_pages.sql 歌で応える iterations/v2-agentic-workflow/ollama_site_pages.sql PostgreSQLデータベースの作成と設定(以下を含む)。 ページベクトル 拡大、創造 サイト・ページ テーブル、インデックスの追加、検索関数の定義など。

Dockerのサポート

  • スクリプト::run_docker.py 歌で応える iterations/v4-streamlit-ui-overhaul/run_docker.py MCPコンテナやマスターArchonコンテナのビルド、環境変数の処理、既存のコンテナの停止と削除など、Archonをビルドして実行するためのDockerコンテナ。

データ構造

  • チャットメッセージ 類似で Archon/iterations/v1-single-agent/streamlit_ui.py で定義されている。 役割,タイムスタンプ 歌で応える 内容 フィールド
  • 処理済みチャンク 類似複数の文書で定義されている。 Archon/archon/crawl_pydantic_ai_docs.py,Archon/iterations/v1-single-agent/crawl_pydantic_ai_docs.py などを含む処理された文書ブロックを表すのに使われる。 url,チャンク番号,タイトル,概要,内容,メタデータ 歌で応える 埋め込み フィールド

クイックスタート

前提条件

  • Docker(オプションだが推奨)
  • Python 3.11+
  • Supabaseアカウント(ベクターデータベース用)
  • OpenAI/Anthropic/OpenRouterのAPIキー、またはOllamaによるネイティブの大規模言語モデリング

インストール手順

  • Dockerメソッド(推奨)::
    1. クローン倉庫git clone https://github.com/coleam00/archon.git && cd archon
    2. Dockerスクリプトを実行する:python run_docker.py
    3. Streamlit UIにアクセスする:http://localhost:8501
  • ローカルPythonインストール::
    1. クローン倉庫git clone https://github.com/coleam00/archon.git && cd archon
    2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールする:python -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
    3. Streamlit UIを起動する:streamlit の実行 streamlit_ui.py
    4. Streamlit UIにアクセスする:http://localhost:8501

重要なリンク

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