rookie-wy/harness-style-multi-agent-framework

harness-style-multi-agent-framework は何をしますか？

LangGraphと独自設計のMCPプロトコルに基づく、自己実装のHarness型マルチエージェントシステム。プラグイン可能なスキル、耐障害性管理、RAG、会話メモリを備えます。

概要

このフレームワークは、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Harnessスタイルのアーキテクチャを実装しています。LangGraphを基盤として、エージェント間の通信制御を独自設計のMCP（Multi-agent Communication Protocol）で行います。

主な機能

• プラグイン可能なスキル: 新しいスキルを容易に追加・設定可能
• 耐障害性管理: エージェント障害時の自動リカバリとフォールバック
• RAG（検索拡張生成）: 外部ナレッジベースからの情報検索
• 会話メモリ: 過去の会話コンテキストを保持し、継続的な対話

アーキテクチャ

Harness
├── Orchestrator (LangGraph ベース)
├── MCP Protocol (カスタム)
├── Skills (プラグイン可能)
│   ├── skill_a
│   ├── skill_b
│   └── ...
├── Resilience Manager
├── RAG Engine
└── Conversation Memory Store

使用方法

from harness import Harness

# Harnessインスタンスを作成
harness = Harness()

# スキルを追加
harness.add_skill('search', SearchSkill())
harness.add_skill('summarize', SummarizeSkill())

# エージェントを実行
result = harness.run('最新の技術トレンドを調査してまとめてください')
print(result)

設定

config.yaml にて環境設定を行います：

harness:
  resilience:
    max_retries: 3
    timeout: 30
  memory:
    type: redis
    ttl: 3600
  rag:
    vector_store: chromadb
    embedding_model: text-embedding-ada-002

環境変数

変数名	説明	必須
OPENAI_API_KEY	OpenAI API キー	はい
REDIS_URL	Redis 接続URL（メモリ使用時）	いいえ
CHROMADB_PATH	ChromaDB パス（RAG使用時）	いいえ

開発

git clone https://github.com/rookie-wy/harness-style-multi-agent-framework.git
cd harness-style-multi-agent-framework
pip install -r requirements.txt

ライセンス

MIT