RigFlow

複数のAIエージェントを組み合わせて複雑なタスクを自動化するWebプラットフォーム。

技術スタック

• フロントエンド: Next.js (App Router) + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui
• エージェント実行: Python + Strands Agent SDK + Amazon Bedrock
• バックエンド: AWS DynamoDB
• 開発環境: Docker (DynamoDB Local) + AgentCore CLI

主な機能

• マルチエージェントパターン
  • Graph: 決定論的フロー（Deep Search等）
  • Swarm: 自律的協調（専門家会議）
• Studio: 複数エージェントとの対話型ワークスペース
• リアルタイム実行: ストリーミング応答（SSE）
• ナレッジ管理: 動的コンテキスト注入
• ツール連携: MCP / 組み込みツール対応

セットアップ

前提条件

• Node.js 20+
• Python 3.11+
• Docker & Docker Compose
• AWS認証情報（Bedrock Model Access有効化済み）

1. 依存関係のインストール

# フロントエンド
npm install

# Python エージェント
cd agents
uv sync

2. 環境変数の設定

cp .env.local.example .env.local

3. DynamoDB Localの起動

docker-compose up -d
npm run db:init

4. 開発サーバーの起動

# ターミナル1: Python AgentCore サーバー
cd agents && source .venv/bin/activate && agentcore dev

# ターミナル2: Next.js 開発サーバー
npm run dev

ブラウザで http://localhost:3000 を開いてください。

設定ファイル

ファイル	説明
config/models.json	モデルID、名前、リージョンを一元管理
config/tools.json	MCP / 組み込みツールの定義
.env.local	環境変数（DynamoDB、Tavily API等）

プロジェクト構造

.
├── app/                    # Next.js App Router + API Routes
├── components/             # React コンポーネント
├── hooks/                  # カスタムフック
├── lib/                    # ユーティリティ
├── types/                  # 型定義
├── config/                 # 設定ファイル（models.json, tools.json）
├── agents/                 # Python エージェント（AgentCore用）
│   └── src/
│       ├── main.py         # エントリーポイント
│       ├── executor/       # Graph / Swarm 実行
│       └── model/          # モデルローダー
└── docs/                   # ドキュメント

コマンド

# 開発サーバー起動
npm run dev

# ビルド
npm run build

# DynamoDB Local起動/停止
docker-compose up -d
docker-compose down

# DynamoDBテーブル初期化
npm run db:init

# Python AgentCore サーバー起動
cd agents && source .venv/bin/activate && agentcore dev

ライセンス

Apache License 2.0