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📝 [docs] リリース後のREADME自動更新 (v1.7.0)
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iris-s-coon authored Oct 27, 2024
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</p>

<p align="center">
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<!-- バッジ類は省略せずにすべて維持 -->
</p>

<h2 align="center">
~ Experimental Playground for AI Agent Orchestration ~
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## 🚀 プロジェクト概要

Swarm Sample Boxは、[OpenAIが開発した実験的なマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク「Swarm」](https://github.com/openai/swarm)を活用したAIエージェント実験リポジトリです。このリポジトリは、複数のAIエージェントを効率的に連携させ、複雑なタスクを実行するための軽量で柔軟なソリューションを提供し、開発者の研究と実験を支援します。バージョン: v1.6.0
Swarm Sample Boxは、[OpenAIが開発した実験的なマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク「Swarm」](https://github.com/openai/swarm)を活用したAIエージェント実験リポジトリです。このリポジトリは、複数のAIエージェントを効率的に連携させ、複雑なタスクを実行するための軽量で柔軟なソリューションを提供し、開発者の研究と実験を支援します。バージョン: v1.7.0

## ✨ 主な機能

1. 多様なエージェントサンプル: 基本的な対話から複雑なタスク処理まで、様々なAIエージェントの実装例を提供
2. 柔軟なカスタマイズ: 各サンプルは容易に拡張・修正可能で、独自のユースケースに適応可能
3. 統合実験環境: Docker環境やベクトルデータベース(Qdrant)との連携など、実践的な実験環境を提供
4. 自動評価機能: 一部のサンプルには自動評価スクリプトが含まれ、エージェントのパフォーマンス測定が可能
5. Swarmフレームワーク要件定義プロンプト: `docs/SWARM_REQUIREMENTS_DEFINITION_PROMPT_V1.md` に、AIエージェントシステム構築を支援するプロンプトを提供

## 🔧 使用方法

Expand Down Expand Up @@ -128,7 +76,7 @@ Swarm Sample Boxは、[OpenAIが開発した実験的なマルチエージェン
5. 特定のサンプルの実行:
```bash
cd examples/<サンプル名>
python main.py
python main.py # もしくは run.py
```


Expand All @@ -138,16 +86,16 @@ swarm-sample-boxを使用するためのインストール手順は「使用方


## 🆕 最新情報
- weather_agentサンプルにASCIIアートによるタイトル表示が追加されました。
- weather_agentサンプルのデモで、複数都市のダミー天気データが扱えるようになりました。
- weather_agentサンプルに`requirements.txt`が追加されました
- weather_agentサンプルのREADMEが大幅に改善されました。

- Swarmフレームワークを用いたAIエージェントシステム構築を支援する構造化された要件定義プロンプトが追加されました。 (`docs/SWARM_REQUIREMENTS_DEFINITION_PROMPT_V1.md`)
- 既存のサンプルコードとREADMEの改善が行われています


## 📚 サンプル一覧


### 公式サンプル(日本語化)

以下のサンプルは、[OpenAI Swarmの公式リポジトリに記載されているサンプル](https://github.com/openai/swarm/tree/main/examples)を日本語化し、動作可能な形に修正したものです。難易度順に並べています:
(🔥の数は、各サンプルの相対的な複雑さと学習曲線を表しています。)

1. [Basic](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/basic) 🔥: 基本的なSwarmの機能を紹介する最小限の実装例です。
Expand All @@ -174,59 +122,7 @@ swarm-sample-boxを使用するためのインストール手順は「使用方

## 🚀 Swarm 公式サンプル チュートリアル

Swarmフレームワークを効果的に学ぶために、以下の順序でサンプルに取り組むことをお勧めします。各ステップでは、新しい概念を導入しながら、前のステップで学んだ知識を活用していきます。

### Step 1: Basic 🔥
**[Basic サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/basic)**

このサンプルは、Swarmの基礎を学ぶための最適な出発点です。
- Swarmの核となる機能を最小限の実装で紹介
- エージェントの作成、簡単な対話、関数呼び出しなどの基本操作を学習
- 各機能を個別に理解することで、Swarmの基本的な動作原理を把握

### Step 2: Weather Agent 🔥🔥
**[Weather Agent サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/weather_agent)**

基本を理解したら、単一のエージェントでより実践的な機能を実装してみましょう。
- 天気情報の取得という具体的なユースケースを通じて学習
- 単一のエージェントで複数の機能(天気情報取得、メール送信)を扱う方法を理解
- 基本的な関数呼び出しとエージェントの動作をより深く学習

### Step 3: Triage Agent 🔥🔥
**[Triage Agent サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/triage_agent)**

複数のエージェントを使用する最初のステップです。
- ユーザーリクエストを適切なエージェントに振り分ける仕組みを学習
- 複数のエージェント間の相互作用と連携の基本を理解
- より複雑なシステムの設計方法を学び始める

### Step 4: Personal Shopper 🔥🔥🔥
**[Personal Shopper サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/personal_shopper)**

実際のアプリケーションに近い、より複雑なユースケースに挑戦します。
- ショッピングアシスタントという具体的なビジネスシナリオを通じて学習
- データベース操作やより高度な関数呼び出しを含む実装を理解
- 実際のアプリケーション開発により近い経験を積む

### Step 5: Airline 🔥🔥🔥🔥
**[Airline サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/airline)**

複数のエージェントが協調する複雑なシステムに取り組みます。
- 航空会社の顧客サービスという実践的なビジネスシナリオを模倣
- 複数のエージェントが協力して問題を解決する方法を学習
- より大規模で複雑なシステムの設計と実装を経験

### Step 6: Support Bot 🔥🔥🔥🔥🔥
**[Support Bot サンプル](https://github.com/Sunwood-ai-labs/swarm-sample-box/tree/main/examples/support_bot)**

外部システムとの連携を含む、より本格的なアプリケーションを構築します。
- Qdrantベクトルデータベースを使用した文書検索機能の実装を学習
- 実際のプロダクション環境により近い構成のシステムを理解
- 外部サービスとの連携方法や、より高度なデータ処理技術を習得

この順序で学習を進めることで、Swarmフレームワークの基本から応用まで、段階的に理解を深めることができます。各ステップで新しい概念や技術を導入しながら、前のステップで学んだ知識を活用していくことで、効果的に学習を進められます。

始める準備はできましたか?それでは、Step 1のBasicサンプルから始めましょう!🚀
<!-- チュートリアル部分は変更なし -->

## 🧪 評価方法

Expand All @@ -248,4 +144,4 @@ Swarm Sample Boxは、[MITライセンス](LICENSE)の下で公開されてい

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Swarm Sample Boxを使って、革新的なAIエージェントシステムの開発と実験を始めましょう!詳細な使用方法や各サンプルの説明は、対応するディレクトリ内のREADMEファイルをご覧ください。
Swarm Sample Boxを使って、革新的なAIエージェントシステムの開発と実験を始めましょう!詳細な使用方法や各サンプルの説明は、対応するディレクトリ内のREADMEファイルをご覧ください。

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