VoltAgent：AIインテリジェンスを迅速に構築するためのTypeScriptオープンソースフレームワーク

はじめに

VoltAgentは、AIインテリジェンスの迅速な構築とオーケストレーションを支援するために開発者向けに設計されたオープンソースのTypeScriptフレームワークである。モジュール化されたツールと標準化された開発モデルを提供し、大規模な言語モデル（LLM）との対話、状態管理、外部ツールの統合の複雑さを簡素化する。開発者はこれを使用して、チャットボット、バーチャルアシスタント、または複雑なマルチインテリジェンスシステムを作成することができます。VoltAgentは、ゼロから開発する退屈さを回避し、コードフリープラットフォームの制限を打破します。OpenAI、Google、Anthropicなどの様々なLLMモデルをサポートし、開発者が簡単にインテリジェンスの状態を監視できるローカル・デバッグ・コンソールを提供します。このプロジェクトはオープンソースで、GitHubを通じてコミュニティ主導で進められており、スケーラブルなAIアプリケーションを迅速に開発したい開発者に適している。

機能一覧

• コアエンジン(@voltagent/core)：インテリジェンス定義、ツール管理、メッセージルーティング機能を提供。
• マルチ・インテリジェント・ボディ・システム：複雑なワークフローに対応するため、スーパーバイザー・インテリジェント・ボディを通じて複数のサブインテリジェンスの連携をサポート。
• ツールの統合：インテリジェンスが現実的なタスクを実行できる外部API、データベース、サービスへの接続をサポート。
• 柔軟なLLMサポート：OpenAI、Anthropic、Googleや他のモデルと互換性があり、簡単に切り替えることができます。
• メモリ管理：インテリジェンスは自然な対話のために対話コンテキストを保存できる。
• ローカルデバッグコンソール：スマートボディのステータス、ログ、ツールコールをリアルタイムで監視。
• データ検索とRAG：効率的な情報取得と処理のための検索強化生成をサポート。
• ボイス・インタラクション @voltagent/voice このパッケージは音声認識と合成をサポートしている。
• CLIツール create-voltagent-app プロジェクトを迅速に構築する。

ヘルプの使用

設置プロセス

VoltAgentはNode.js環境に基づいているため、最初にNode.jsがインストールされていることを確認する必要があります（LTSバージョンを推奨）。以下、詳しいインストール手順です：

1. 初期化プロジェクト
   VoltAgent が提供する CLI ツールを使用して、プロジェクトをすばやく作成します。ターミナルを開き、以下のコマンドを実行します：

   npm create voltagent-app@latest my-voltagent-app
   

パッケージマネージャー（npm、yarn、pnpm）を選択し、プロジェクト名を入力するようプロンプトが表示されます。完了したら、プロジェクトのディレクトリを入力します：

cd my-voltagent-app

2. 設定環境
   プロジェクトが作成されたら、LLMプロバイダーのAPIキーを設定する必要があります。例えば、OpenAIのモデルを使うには .env ファイル、追加：

   OPENAI_API_KEY=sk-proj-你的密钥
   

   相互互換性 sk-proj-你的密钥 を実際のOpenAI APIキーに置き換えてください。他のモデル（AnthropicやGoogleなど）にも同様の設定があります。詳細は公式ドキュメントを参照してください。 voltagent.dev/docs.

3. プロジェクトの開始
   以下のコマンドを実行して開発サーバーを起動する：

   npm run dev
   

   開発サーバーサポート tsx watchVoltAgent は、コード変更後に自動的に再起動されます。一度起動すると、VoltAgent コンソールにはブラウザ（通常は http://localhost:3000)インテリジェンスと相互作用する。

主な機能

1.インテリジェンスの創造と運用

VoltAgentの核心は、インテリジェンスの定義である。プロジェクトの初期化後src/index.ts 知的体の簡単な例が含まれています。以下は、基本的なインテリジェント・ボディを作成するコードです：

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
const agent = new Agent({
name: "my-voltagent-app",
description: "回答用户问题的助手",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});
const voltagent = new VoltAgent({ agents: { agent } });

プロジェクトを実行した後、コンソールから「量子コンピューティングについて説明してください」といったメッセージを送ると、知的生命体が応答を生成する。

2.マルチ・インテリジェンス・システム

VoltAgent はマルチインテリジェンスのコラボレーションをサポートします。たとえば、以下のインテリジェンスを含む GitHub リポジトリ分析システムを構築します：

• スターズフェッチャー倉庫の星の数を取得します。
• 投稿者フェッチャー寄稿者のリストを見る
• レポアナライザーデータを分析し、レポートを作成する。
• スーパーバイザー上記の知性を調整する。

サンプルコード：

const supervisorAgent = new Agent({
name: "Supervisor",
description: "协调 GitHub 仓库分析任务",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
subAgents: [starsFetcherAgent, contributorsFetcherAgent, analyzerAgent],
});

analyse voltagent/voltagent」などのメッセージを送信すると、スーパーバイザインテリジェンスがサブインテリジェンスを呼び出し、解析結果を生成します。

3.ツール統合

Intelligentsiaは、ツールを使って外部システムとやり取りすることができます。例えば、GitHubのスターを取得するツールを追加する：

const fetchRepoStarsTool = createTool({
name: "fetchRepoStars",
description: "获取 GitHub 仓库星标数",
execute: async ({ repo }) => {
// 调用 GitHub API
const response = await fetch(`https://api.github.com/repos/${repo}`);
const data = await response.json();
return { stars: data.stargazers_count };
},
});

道具を知性に結びつける：

const starsFetcherAgent = new Agent({
name: "StarsFetcher",
tools: [fetchRepoStarsTool],
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

4.コミッショニングとモニタリング

VoltAgent は、ローカル・デバッグ・コンソール (console.voltagent.dev)を使って、外部サーバーなしでスマートボディの動作をモニターすることができる。プロジェクトを起動したら、コンソールにアクセスして表示する：

• インテリジェントボディのメッセージフローとツールの呼び出し。
• リアルタイムのロギングとステータス。
• 応答時間などのパフォーマンス指標。
  コンソールは、複雑なマルチインテリジェンス・システムをデバッグするために、n8nと同様のビジュアル・ワークフローをサポートしている。

5.音声インタラクション

とおす @voltagent/voice パッケージは、スマートボディは、音声入出力をサポートしています。設置パッケージ：

npm install @voltagent/voice

スマートボディの設定で音声機能を有効にする：

const voiceAgent = new Agent({
name: "VoiceAgent",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
voice: true,
});

ユーザーはマイクを通してインテリジェント・ボディに話しかけることができ、バーチャル・アシスタント・シナリオに適している。

注目の機能操作

データ検索とRAG

VoltAgentは、専用の検索インテリジェンスによって外部データ・ソースから情報を取得するRAG（Retrieval Augmented Generation）をサポートしています。構成例：

const retrieverAgent = new Agent({
name: "Retriever",
description: "从知识库检索信息",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
tools: [vectorSearchTool],
});

ベクトル検索ツールと組み合わせることで、インテリジェンスはデータベースや文書から関連情報を抽出し、回答の精度を高めることができる。

メモリ管理

Intelligentsiaはダイアログコンテキストを保存することができます。メモリーが有効です：

const agent = new Agent({
name: "MemoryAgent",
memory: { provider: "default", maxHistory: 10 },
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

ユーザーが連続して質問をすると、インテリジェンスは履歴に基づいてより自然な回答を生成する。

アプリケーションシナリオ

1. 自動化されたカスタマーサービス
   VoltAgentは、ユーザーからの問い合わせに対応するインテリジェントなカスタマーサービス・システムを構築します。音声インテリジェンスは電話での対話をサポートし、メモリ管理は首尾一貫した対話を保証し、ツールは注文や在庫を照会するために統合されています。
2. データ分析アシスタント
   開発者は、GitHubリポジトリを分析するインテリジェンスを作成し、スターや貢献者データを自動的に抽出し、トレンドレポートを作成することができます。RAG機能は、ドキュメントリポジトリからの追加情報の抽出をサポートします。
3. バーチャルアシスタント
   VoltAgentは、スケジュール管理やメール返信などのタスクを処理するパーソナル・アシスタントの開発に適している。このツールは、接続可能なカレンダーAPIを統合し、音声機能は口頭でのコマンドをサポートします。
4. 教育ツール
   知能体は、生徒の質問に答えたり、教材を取り出したりする学習アシスタントとして使用できる。メモリ管理は、長期的な個別指導をサポートし、生徒の進捗状況を記録します。

品質保証

1. VoltAgentはどのLLMモデルをサポートしていますか？
   OpenAI、Anthropic、Googleなどの主流モデルをサポートし、開発者はコアコードを変更することなく、設定によってモデルを切り替えることができます。
2. マルチインテリジェンス・システムをデバッグするには？
   VoltAgent コンソールを使用して、スマート・ボディのインタラクション、ツールの呼び出し、およびログをリアルタイムで表示します。コンソールは、より直感的に問題を特定するためのビジュアル・ワークフローをサポートしています。
3. どの程度のプログラミングが必要ですか？
   TypeScriptやNode.jsに慣れている開発者はすぐに始めることができ、CLIツールやドキュメントは初心者の障壁を低くする。
4. VoltAgentは無料ですか？
   VoltAgentはオープンソースのフレームワークであり、無料で利用できる。ただし、LLMモデルを使用するには、対応するプロバイダのAPI料金を支払う必要がある。