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AgentKit:決定論的ルーティングとMCPによる豊富なツールを備えたマルチエージェントネットワークをTypeScriptで構築します。

概要

MCPを通じて決定論的ルーティングと豊富なツールを備えたマルチエージェントネットワークを構築しましょう。 ドキュメント  ・ブログ ・ コミュニティ AgentKitはより決定的で柔軟なルーティングを提供し、複数のモデルプロバイダーと連携し、MCP(豊富なツール)を採用し、TypeScript AI開発者の止まらない成長コミュニティをサポートします。Inngest開発サーバーをローカル起動とオーケストレーションエンジンを組み合わせ、クラウド展開時にエージェントをフォールトトレラントにします。 - : プロンプト、ツール、MCPと組み合わせ可能なLLM呼び出し。- : 共有状態(ハンドオフを含む)とエージェントを協力させる簡単な方法。- : 会話履歴とルーティングで使用される完全型付け状態機械を組み合わせる。- : コードベースからLLM(例:ReAct)オーケストレーションまで、自律性が存在する場所- : 組み込みトレーシングでローカルおよびクラウド上でワークフローをデバッグ・最適化 今すぐ、私たちの例をクローンしたり、ドキュメントを閲覧したりして始めましょう。 AgentKit v0.9から始めます。

概要(AI 翻訳)

Build決定論的ルーティングと豊富なツールを備えたマルチエージェントネットワークMCP.

文書  ·  ブログ  ·  コミュニティ

AgentKitはより決定的で柔軟なルーティングを提供し、複数のモデルプロバイダーと連携し、MCP(豊富なツール)を採用し、TypeScript AI開発者の止まらない成長コミュニティをサポートします。Inngest開発サーバーをローカル起動とオーケストレーションエンジンを組み合わせ、クラウド展開時にエージェントをフォールトトレラントにします。

コアコンセプト

  • エージェント:プロンプト、ツール、MCPと組み合わせて使えるLLMコール。
  • ネットワーク:エージェントが共有状態と協力する簡単な方法であり、ハンドオフも含まれます。
  • 状態:会話履歴とルーティングに使用される完全型付けの状態機械を組み合わせます。
  • **ルーター:自律性が存在し、コードベースからLLMベース(例:ReAct)オーケストレーションまで
  • トレース:組み込みトレーシングでローカルおよびクラウドでワークフローをデバッグ・最適化

今すぐ、私たちの例をクローンしたり、ドキュメントを閲覧したりして始めましょう。

始めよう

注: AgentKit v0.9から開始。

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。

README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

AgentKit

Build multi-agent networks with deterministic routing and rich tooling via MCP.

Documentation
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Blog
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Community

AgentKit offers more deterministic and flexible routing, works with multiple model providers, embraces MCP (for rich tooling), and supports the unstoppable and growing community of TypeScript AI developers. Combined the Inngest Dev Server to start locally and its orchestration engine, making your Agents fault-tolerant when deployed to the cloud.

Core concepts

  • Agents: LLM calls that can be combined with prompts, tools, and MCP.
  • Networks: a simple way to get Agents to collaborate with a shared State, including handoff.
  • State: combines conversation history with a fully typed state machine, used in routing.
  • Routers: where the autonomy lives, from code-based to LLM-based (ex: ReAct) orchestration
  • Tracing: debug and optimize your workflow locally and in the cloud with built-in tracing

Get started now by cloning our examples or exploring the documentation.

Get started

npm i @inngest/agent-kit inngest

Note: Starting with AgentKit v0.9.0, you need to install inngest as a separate dependency alongside @inngest/agent-kit. This ensures proper runtime compatibility and prevents conflicts when multiple packages depend on different versions of Inngest.

MCP Agent example

Choose your favorite MCP server on Smithery (or self-host one) to build an AgentKit Agent using MCP as tools. Here is an example using the Neon database MCP server:

import {
  anthropic,
  createAgent,
  createNetwork,
  createTool,
} from "@inngest/agent-kit";
import { createServer } from "@inngest/agent-kit/server";
import { createSmitheryUrl } from "@smithery/sdk/config.js";
import { z } from "zod";

const neonServerUrl = createSmitheryUrl(
  "https://server.smithery.ai/neon/mcp?profile=bored-catshark-da8hf&api_key=123123123"
);

const neonAgent = createAgent({
  name: "neon-agent",
  system: `You are a helpful assistant that help manage a Neon account.
  IMPORTANT: Call the 'done' tool when the question is answered.
  `,
  tools: [
    createTool({
      name: "done",
GitHub で README 全文を見る

インストール

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →