製品情報
更新日:2026年05月19日
Agentspanとは
Agentspanは、AIエージェント向けの耐久性のある実行ランタイムであり、オープンソースのサーバーとSDK（PythonおよびTypeScript）として提供され、プロダクション対応の方法でエージェントを構築、実行、監視するのに役立ちます。実行状態をアプリプロセス内（クラッシュ、再起動、タイムアウトで進行状況が失われる場所）に保持する代わりに、Agentspanはエージェントを、状態がAgentspanサーバー上にある耐久性のあるワークフローとして実行します。ツール使用、構造化出力、メモリ、ストリーミングイベント、マルチエージェント連携などの一般的なエージェントパターンをサポートし、直接使用することも、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LangGraphなどの既存のフレームワークのドロップイン実行レイヤーとして使用することもできます。
Agentspanの主な機能
Agentspanは、エージェントコードを、実行状態がプロセス外に存在する永続的で監視可能なワークフローに変換する、オープンソースで自己ホスト可能なサーバーおよびSDKです。本番環境向けに設計されており、エージェントはクラッシュしても正確なステップから再開でき、人間の承認のために無期限に一時停止でき、ツール呼び出しを自動的に再試行でき、マルチエージェント協調パターンを実行できます。これらはすべて、ローカルサーバー/UIを介した完全なイベントストリーミングと実行履歴を提供しながら実現されます。シンプルなモデル文字列を介して複数のモデルプロバイダーをサポートし、ガードレールと構造化された出力を追加し、CI用の決定論的テストユーティリティを含んでいます。
永続的な実行（デフォルトでクラッシュ+再開）: ワークフローはAgentspanサーバーに永続化されるため、エージェントはプロセスがクラッシュしても存続し、カスタムのチェックポイント設定なしに、任意のマシンから再接続して最後の完了したステップから再開できます。
ヒューマン・イン・ザ・ループ承認: ツールを承認必須としてマークすると、実行がクリーンに一時停止し（数分から数日間）、コードまたは外部チャネル（例：Slack/Webポータル）を介した承認/拒否後に再開されます。
マルチエージェントパイプラインと協調戦略: `researcher >> writer >> editor`のような表現でエージェントを構成し、複数の協調パターン（シーケンシャル、パラレル、ハンドオフ/ルーター、スウォームなど）をステップごとのロギングと永続性とともに使用します。
可観測性+ストリーミングイベント: ツール呼び出し/結果、LLMリクエスト、ハンドオフ、タイミング、エラー、完了に関する完全な実行履歴とリアルタイムイベントストリームを提供し、ライブUIとデバッグをサポートします。
構造化された出力+ガードレール: 型付き出力（例：Pydanticモデル）と安全性/検証ガードレール（正規表現、カスタムチェック、LLMチェック）を強制し、構成可能な自動再試行、修正、エスカレーション、または人間による一時停止の動作を伴います。
フレームワーク統合とモデルプロバイダーの柔軟性: 既存のエージェントフレームワーク（例：OpenAI Agents SDK、Google ADK、LangGraph）と最小限の変更で連携し、単一のプロバイダー/モデル文字列を切り替えることで多くのモデルプロバイダーをサポートします。
Agentspanのユースケース
承認を伴う顧客サポートの自動化: 返信の作成、ケースの充実、払い戻しやアカウント変更などのアクションのトリガーを行うエージェントを実行し、機密性の高いステップには人間の承認を必要とし、監査可能な実行履歴を維持します。
財務/運用ワークフロー（再試行可能なツール自動化）: ツール呼び出しが一時的に失敗する可能性がある調整、請求書処理、またはバックオフィス業務を自動化します。Agentspanの永続的なステップと再試行により、手動での再起動と作業の損失を削減します。
研究およびコンテンツパイプライン: 信頼性の高い長時間のジョブを実行し、UIに進行状況をストリーミングし、中断後も完了したステップを再実行することなく再開できるマルチエージェントチェーン（研究 → 執筆 → 編集）を作成します。
IT/DevOpsランブックとインシデント対応: 高リスクのアクションに対しては人間によるゲートを設け、診断および修復ステップをオーケストレーションし、インシデント後のレビューとリプレイのための完全な可観測性を提供します。
エンタープライズデータ分析アシスタント: セッション間で状態を保持し、構造化されたレポート出力を強制し、コンプライアンスと利害関係者のレビューのためのトレーサビリティを提供する、長時間実行される分析エージェントをデプロイします。
メリット
カスタムのチェックポイント設定を必要とせず、永続性が組み込まれています（クラッシュセーフ、再開可能なワークフロー）。
強力な本番ツール：可観測性、ストリーミングイベント、再試行、ヒューマン・イン・ザ・ループの一時停止。
オープンソース（MIT）で自己ホスト可能。複数のモデルプロバイダーをサポートし、人気のあるエージェントフレームワークと統合します。
デメリット
Agentspanサーバー/ランタイムの実行が必要です（単純なインプロセススクリプトと比較して追加のインフラストラクチャ）。
一部の高度な機能（永続性、オーケストレーション）は、小規模または純粋にインタラクティブなエージェントにとって概念的なオーバーヘッドを追加する可能性があります。
Agentspanの使い方
1) Agentspanをインストールする: Python環境でSDKをインストールします: `pip install agentspan`。
2) Agentspanサーバー + UIを起動（または確認）する: Agentspan CLIをインストールし（例: `npm install -g @agentspan-ai/agentspan`、またはソースからビルド）、ローカルサーバーを実行して、ビジュアルダッシュボード（通常は`http://localhost:6767`）で実行を検査できるようにします。`agentspan doctor`を使用してセットアップを確認します。
3) エージェントが呼び出すツール（関数）を定義する: Python関数を作成し、`@tool`でデコレートします。Agentspanがツール呼び出しのスキーマを自動生成できるように、型ヒントとdocstringを使用します。
例:
Agentspanのよくある質問
Agentspanは、AIエージェントの定義を耐久性のあるワークフローにコンパイルするオープンソース（MIT）の自己ホスト型サーバーとSDK/CLIです。実行状態はプロセス外に存在するため、エージェントはクラッシュから回復し、ツール呼び出しを再試行し、長時間実行される人間が承認する自動化をサポートできます。
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