複数のエージェントのAIワークフローを構築し、実行するためのプラットフォームです。

UnifAI は、内部データソースを Slack, Jira, ドキュメント に接続し、統一されたベクターストアへ接続し、コンポジブルで視覚的なマルチエージェントパイプラインで問い合わせることができます。 エージェントのグラフを YAML ブループリントとして定義したり、ドラッグアンドドロップUIでビルドしたり、ローカルまたはスケールで実行したり、結果をリアルタイムにストリームします。

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それが何をしているか

ほとんどのチームは、Slack スレッド、Jira チケット、PDF、内部の wiki を渡る知識を散らばっています。 回答を見つけることは、複数のシステムを介して手動で掘り下げることを意味します。 UnifAIはこれを修正します:

1。Compose — ソース、条件付きルート、結果を組み合わせるマルチエージェントワークフローを構築 2.Execute — リアルタイムストリーミングで、ローカルまたは分散されたワークフローを実行 3。Interact — Web UIを使用して、ブループリントを視覚的に構築し、実行をトリガーし、すべてのノードの入出力を検査します。 4.Ingest — Slack、ドキュメント(PDF、Markdown)からコンテンツをプルし、エージェントが検索するためのベクターデータベースに

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アーキテクチャ

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##マルチエージェントシステム — コア

UnifAI

A platform for building and running multi-agent AI workflows over your enterprise knowledge.

UnifAI lets you connect internal data sources — Slack, Jira, documents — into a unified vector store, then query them through composable, visual multi-agent pipelines. Define agent graphs as YAML blueprints or build them with a drag-and-drop UI, execute locally or at scale, and stream results in real time.

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What It Does

Most teams have knowledge scattered across Slack threads, Jira tickets, PDFs, and internal wikis. Finding answers means manually digging through multiple systems. UnifAI fixes this:

1. Compose — Build multi-agent workflows that reason across sources, route conditionally, and combine results
2. Execute — Run workflows locally or distributed, with real-time streaming
3. Interact — Use the web UI to build blueprints visually, trigger executions, and inspect every node’s input/output
4. Ingest — Pull content from Slack, documents (PDF, Markdown), and more into a vector database for agents to search

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Architecture

┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     React / Vite / Tailwind UI                │
│                                                               │
│   ┌─────────────────────┐    ┌──────────────────────────┐     │
│   │   RAG Dashboard     │    │   Blueprint Builder &    │     │
│   │   Data source stats │    │   Agent Chat Interface   │     │
│   └─────────────────────┘    └──────────────────────────┘     │
└──────────┬───────────────────────────────┬────────────────────┘
           │ /api1                         │ /api2
           ▼                               ▼
  ┌─────────────────┐          ┌──────────────────────────┐
  │   RAG Backend   │◄────────►│  Multi-Agent Backend     │
  │                 │  search  │                          │
  │ • Ingestion     │          │ • Blueprint engine       │
  │ • Chunking      │          │ • Agent orchestration    │
  │ • Embedding     │          │ • LangGraph / Temporal   │
  │ • Vector search │          │ • Real-time streaming    │
  │ • Celery workers│          │ • A2A & MCP protocols    │
  └────────┬────────┘          └─────────────┬────────────┘
           │                                 │
           ▼                                 ▼
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Shared Infrastructure                       │
│     MongoDB · Qdrant · RabbitMQ · Redis (opt) · Temporal      │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Multi-Agent System — The Core

The heart of UnifAI is its Multi-Agent System (MAS): a production-grade orchestration engine for defining, executing, and streaming multi-agent workflows.

Blueprint-Driven Workflows