マルチエージェントワークフローのためのシンプルなLLM依存関係オーケストレーション。チャット、コード、データをYAMLの宣言型パイプラインに組み合わせ、単一バイナリ、ISO、Docker、KubernetesポッドとしてAIワークフローをエクスポートします。ollama、llmfile、または任意のクラウドAIプロバイダーを使用可能。
kdeps/kdepsは、LLM（大規模言語モデル）を活用したマルチエージェントワークフローのための依存関係オーケストレーションツールです。チャット、コード、データをYAMLで記述された宣言型パイプラインに組み合わせることで、複雑なAIタスクを直感的に構成できます。特筆すべき点は、AIワークフロー全体を単一のバイナリ、ISOイメージ、Dockerコンテナ、またはKubernetesポッドとしてエクスポート可能で、移植性とデプロイの容易さを実現します。動作環境として、ローカルのollama、llmfile、または任意のクラウドAIプロバイダーをサポートしており、開発者は自身のニーズに合わせてAIバックエンドを選択できます。このスキルは、Claude Code, Cursor, Codex などのエージェントスキルやMCPツール、AIエージェント自動化に関連するGitHubリポジトリから発見されました。
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マルチエージェントワークフローのためのシンプルなLLM依存関係オーケストレーション。チャット、コード、データをYAMLの宣言型パイプラインに組み合わせます。AIワークフローを単一バイナリ、ISO、Docker、Kubernetesポッドとしてエクスポート。ollama、llmfile、または任意のクラウドAIプロバイダーを使用可能。
ソース: https://github.com/kdeps/kdeps
過去24時間にGitHubにプッシュされたリポジトリから発見。エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化に焦点を当てています。
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