Kocoro-lab/Shannon

これは何？

主な機能

• 01タスクの複雑さに応じて実行方式を自動選択
• 02過去の実行をリプレイしてデバッグできるTemporalワークフロー
• 03タスクごとのトークン予算とモデルの自動切り替え
• 04コード実行用のWASIサンドボックスとオプションの人間による承認ゲート
• 05OpenAI互換APIエンドポイント、Python SDK、デスクトップアプリ
• 06OllamaやvLLM経由のローカルモデルを含む、多数のLLMプロバイダーに対応

ユースケース

• コスト上限を設けて複数ステップのリサーチや分析タスクを実行する
• エージェントが慎重な操作を行う前に承認チェックポイントを設ける
• 既存のOpenAI SDKコードから、セルフホスト型のエージェントバックエンドを利用する
• 毎日の市場分析など、エージェントタスクを定期実行する

クイックスタート

1. 1

   README のワンコマンドインストールスクリプトを実行する（bash にパイプするため、先に内容を確認してください）

2. 2

   Python SDK をインストールする

   pip install shannon-sdk
3. 3

   REST API 経由で最初のタスクを送信する

   curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "What is the capital of France?", "session_id": "demo"}'

使う前に知っておきたいこと

• !Docker と Docker Compose に加え、少なくとも1つの LLM プロバイダーの API キーが必要です。
• !ワンコマンドインストールでは、リモートスクリプトを bash にパイプして実行します。
• !オプションの Playwright ブラウザーサービスを追加すると、約3.4GBのイメージが追加されます。

収録されている特集

トピック

よくある質問

Shannon とは？

Temporalワークフローとトークン予算を備え、本番環境でLLMエージェントを実行するためのGo、Rust、Python製マルチエージェント・オーケストレーションフレームワーク。 Shannonは、AIエージェントを本番環境で安定して実行するためのマルチエージェント・オーケストレーションフレームワークです。タスクはREST API、OpenAI互換エンドポイント、Python SDK、またはデスクトップアプリから送信でき、複雑さに応じて、単一エージェントによるシンプルな応答、DAGのfan-out/fan-in、ReActループ、リサーチ、tree-of-thoughtsによる探索、スウォームチームなどの実行方式に振り分けられます。

Shannon は無料で使えますか？ライセンスは？

Shannon は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

Shannon は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。Shannon の最終コミットは 2026年9月5日 です。

Shannon は何に使えますか？

コスト上限を設けて複数ステップのリサーチや分析タスクを実行する エージェントが慎重な操作を行う前に承認チェックポイントを設ける 既存のOpenAI SDKコードから、セルフホスト型のエージェントバックエンドを利用する 毎日の市場分析など、エージェントタスクを定期実行する

Shannon のインストール方法は？

README のワンコマンドインストールスクリプトを実行する（bash にパイプするため、先に内容を確認してください） Python SDK をインストールする: pip install shannon-sdk REST API 経由で最初のタスクを送信する: curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "What is the capital of France?", "session_id": "demo"}'

Shannon はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Kocoro-lab/Shannon