praxia は何をしますか？
マルチエージェントオーケストレーター：個人から組織への循環型メモリを備える · Apache 2.0 · Python 3.11+
概要
Praxia は、複数の AI エージェントを管理・連携するためのフレームワークです。循環型メモリアーキテクチャにより、エージェントは個人の会話履歴から組織全体の知識ベースへと情報を蓄積・共有できます。これにより、チーム全体での一貫したコンテキスト維持と長期的な学習が実現します。
主な機能
- 循環型メモリ: エージェントごとの短期メモリから、チーム全体で共有される長期メモリへと情報が循環します。
- マルチエージェントオーケストレーション: 複数のエージェントが協調してタスクを実行するための調整機構。
- 拡張可能なプラグインシステム: カスタムツールやデータソースを簡単に追加可能。
- 状態管理: エージェントの状態を永続化し、セッション間での継続性を保証。
インストール
pip install praxia
Python 3.11 以上が必要です。
クイックスタート
- 設定ファイルを作成します:
# config.yaml
agents:
- name: researcher
role: 情報収集と分析
memory:
type: cyclic
scope: personal
- name: writer
role: レポート作成
memory:
type: cyclic
scope: org
memory:
cycle_interval: 3600 # メモリ循環の間隔（秒）
- オーケストレーターを起動:
praxia start --config config.yaml
メモリ循環の仕組み
graph TD
A[個人メモリ] -->|定期循環| B[チームメモリ]
B -->|フィルタリング| C[組織メモリ]
C -->|参照| A
各エージェントは個人メモリでタスクを実行し、一定間隔で重要な情報がチームメモリに昇格します。さらに、組織全体に有用な知識は組織メモリに保存され、すべてのエージェントから参照可能になります。
設定オプション
| パラメータ | 説明 | デフォルト値 |
|---|---|---|
memory.cycle_interval | メモリ循環の間隔（秒） | 3600 |
agents[].memory.scope | メモリスコープ（personal または org） | personal |
log.level | ログレベル | INFO |
使用例
from praxia import Orchestrator
orchestrator = Orchestrator(config="config.yaml")
orchestrator.run()
ライセンス
Apache 2.0