シンプルなチャットボットからマルチエージェントシステムまで、生成AIエージェントの手法を学べる実行可能なJupyter notebookチュートリアルを50本以上収録しています。
NirDiamant/agents-towards-production
GenAIエージェントをプロトタイプから本番環境へ移行するための、メモリ、RAG、デプロイ、セキュリティ、可観測性を扱う28本のコード中心チュートリアル集。
- スター
- 21,732
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- 2,880
- 未解決の Issue
- 5
- 最終コミット
- 3 日前
これは何?
Agents Towards Productionは、本番品質のGenAIエージェントを構築するための、実行可能なチュートリアル集です。各チュートリアルは専用のフォルダにあり、ノートブックまたはコードファイルが含まれています。エージェントスタックの各要素を幅広く扱い、LangGraphによるステートフルなワークフロー、RedisとMem0を使ったベクトルストレージやデュアルメモリ、TavilyとBright DataによるWeb検索・スクレイピング、MCPベースのツール連携、OAuth2と人間の承認による安全なツール呼び出しなどを学べます。
デプロイ関連では、Dockerコンテナ、ストリーミング対応のFastAPIエンドポイント、Ollamaによるローカルモデル、AWS Bedrock AgentCore、RunPodでのGPUデプロイを扱います。さらに、プロンプトインジェクション対策のガードレール、LangSmithによるトレース、エージェント評価、ファインチューニング、A2Aプロトコルを介したマルチエージェント通信、JetBrainsのKoogを使ったKotlinエージェント、StreamlitのチャットUIについても学べます。
一部のチュートリアルは、使用するツールを提供する企業のスポンサーを受けています。また、リポジトリから作者の有料コースにもリンクされています。
主な機能
- 01LangGraphによるステートフルなエージェントワークフローと、A2Aを介したマルチエージェント通信を扱います。
- 02Redis、Mem0、Cogneeを使い、永続的な記憶や意味検索を実現するためのチュートリアルを含みます。
- 03DockerやFastAPIから、Ollama、AWS Bedrock AgentCore、RunPodのGPUまで、さまざまなデプロイ方法を紹介します。
- 04プロンプトインジェクション対策のガードレールや、安全なOAuth2ツール呼び出しに関するチュートリアルを提供します。
- 05LangSmithとIntellAgentを使った可観測性と評価のチュートリアルを追加しています。
ユースケース
- プロトタイプのLLMエージェントを、コンテナ化してAPI経由で提供するデプロイへ移行する。
- 既存のエージェントに、永続メモリやRAGのデータ取り込みパイプラインを追加する。
- エージェントをユーザーに公開する前に、ガードレールやトレースを追加する方法を学ぶ。
- エージェント実行用のマネージドプラットフォームとセルフホスト型の選択肢を比較する。
使う前に知っておきたいこと
- ライセンスが明確に特定されておらず(NOASSERTION と記載)、再利用の条件が不明です。
トピック
よくある質問
- agents-towards-production とは?
- GenAIエージェントをプロトタイプから本番環境へ移行するための、メモリ、RAG、デプロイ、セキュリティ、可観測性を扱う28本のコード中心チュートリアル集。 Agents Towards Productionは、本番品質のGenAIエージェントを構築するための、実行可能なチュートリアル集です。各チュートリアルは専用のフォルダにあり、ノートブックまたはコードファイルが含まれています。エージェントスタックの各要素を幅広く扱い、LangGraphによるステートフルなワークフロー、RedisとMem0を使ったベクトルストレージやデュアルメモリ、TavilyとBright DataによるWeb検索・スクレイピング、MCPベースのツール連携、OAuth2と人間の承認による安全なツール呼び出しなどを学べます。
- agents-towards-production は無料で使えますか?ライセンスは?
- agents-towards-production は Other 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。
- agents-towards-production は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。agents-towards-production の最終コミットは 2026年10月17日 です。
- agents-towards-production は何に使えますか?
- プロトタイプのLLMエージェントを、コンテナ化してAPI経由で提供するデプロイへ移行する。 既存のエージェントに、永続メモリやRAGのデータ取り込みパイプラインを追加する。 エージェントをユーザーに公開する前に、ガードレールやトレースを追加する方法を学ぶ。 エージェント実行用のマネージドプラットフォームとセルフホスト型の選択肢を比較する。
- agents-towards-production 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/NirDiamant/agents-towards-production
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
AI Agentの設計原則とエンジニアリング実践を扱う、109の演習とPDF・EPUB付きの中国語オープンソース書籍。
書籍『AI Agents: The Definitive Guide』の関連コードリポジトリ。エージェントのパターン、ツール、評価、メモリ、セキュリティを扱うJupyterノートブックを収録。
ドキュメント、コード、会話をAIエージェント向けのセルフホスト型ナレッジグラフに変換する、オープンソースのAIメモリプラットフォーム。
LLMエージェントの会話や実行内容を、PythonおよびTypeScriptアプリ向けの永続的で構造化されたメモリに変換する、エージェントネイティブなメモリ基盤です。
AIエージェントやIDE、アプリを、事前定義ツールまたはカスタムツールでデータベースにつなぐオープンソースのMCPサーバー。