Heym
Heymは、ソースが利用可能でセルフホスト型のAIワークフロー自動化プラットフォームであり、組み込みのRAG、MCPクライアント/サーバーサポート、ヒューマンインザループ承認、および本番環境の可観測性（トレース、評価、コスト追跡）を備えた視覚的なキャンバス上で、エージェントベースの多段階パイプラインを構築および実行できます。
https://heym.run/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年08月11日
Heymとは
Heymは、単なるプロトタイプではなく、真のエージェント自動化を構築するチーム向けに設計されたAIネイティブのワークフロー自動化ランタイムです。視覚的なローコードエディターを提供し、自然言語でワークフローを記述してHeymに生成させるか、AI、データ、ロジック、統合コンポーネントの豊富なライブラリからノードを手動で接続することができます。Heymはソースが利用可能で完全にセルフホスト型であるため、独自のインフラストラクチャ（例：Docker ComposeやKubernetes）で実行し、独自のモデルと資格情報を使用し、最初からすべての実行を検査することができます。
Heymの主な機能
Heymは、ソース利用可能で完全に自己ホスト型のAIワークフロー自動化プラットフォームであり、独自のインフラストラクチャ上でエージェントパイプラインを構築および実行できます。視覚的なキャンバス（および自然言語ワークフロー生成）を提供し、並列実行、マルチエージェントオーケストレーション、組み込みRAG（pgvector/PostgresまたはQdrant）、MCPクライアント/サーバーサポート、およびファーストクラスのヒューマン・イン・ザ・ループ承認チェックポイントを備えた本番環境対応のDAGワークフローを構成できます。このプラットフォームは、最初からの検査可能性と運用に重点を置いています。実行履歴、LLMトレース、評価、ログ、OpenTelemetryエクスポート、実際のコスト追跡に加え、統合（Slack、メール/IMAP、GitHub/Jira/Linear、キュー、データベース、HTTP API）およびPlaywrightブラウザ自動化のような自動化プリミティブのための幅広いノードライブラリを提供します。
ビジュアルDAGワークフロービルダー（ノーコード/ローコード）: ドラッグアンドドロップキャンバスで、トリガー、AI、ロジック、データ、統合、自動化、ユーティリティを接続し、可能な限り並列実行される検証済みの有向非巡回グラフを作成し、スループットを向上させます。
エージェントノード + マルチエージェントオーケストレーション: オーケストレーターパターンで複数のエージェント、サブワークフロー、スキル、ツール呼び出しを調整し、シーケンシャルなLLM呼び出しよりも迅速に多部分タスクを処理します。
組み込みRAGとベクトルストア: ドキュメントアップロードとセマンティック検索を備えたネイティブ検索パイプラインがワークフローに直接接続され、Qdrantまたは組み込みのPostgres/pgvectorを使用し、すべて単一の実行トレースで可視化されます。
MCPサポート（クライアントおよびサーバー）: エージェントは外部MCPサーバーに接続し、ツールを自動検出できます。Heymは、公開されたワークフローをClaude DesktopやCursorなどのクライアントから呼び出し可能なMCPツールとして公開することもできます。
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）チェックポイント: 重要なステップで実行を一時停止し、一度限りの公開レビューURLを生成し、ワークフローが続行する前にレビュー担当者が承認、編集、または拒否できるようにすることで、人間が制御を維持します。
本番環境の可観測性とガバナンス: 実行履歴と検索、LLMトレース、評価、監査スタイルのログ、OpenTelemetryエクスポート、および実際のUSDコスト追跡により、本番環境でのワークフローのデバッグ、監視、管理を行います。
Heymのユースケース
承認を伴う顧客サポートドラフト作成: 受信メールやチケットを要約し、エージェントで返信をドラフトし、緊急項目をSlackにルーティングし、顧客向けの返信を送信する前にHITL承認を要求します。
開発およびIT運用PRレビューとディスパッチ: GitHubからPRをプルし、マルチエージェント/敵対的コードレビューを実行し、実行可能なタスクを作成し、PRを開くまたは更新し、人間の入力が必要な場合にSlackに通知します。
マーケティングコンテンツパイプライン: レビューゲートと追跡可能な実行により、キャンペーンアセットをエンドツーエンドで生成します（例：Sheetsからのトピック → スクリプト → 外部API経由でのビデオ生成 → 公開）。
ドキュメント知識アシスタント（RAG）: 内部ドキュメントをアップロードし、セマンティック検索+回答ワークフローを構築し、それらをツール（MCP）として、または従業員や顧客向けのREST/SSE/ポータルチャット経由で公開します。
ブラウザベースの運用自動化: ファーストパーティのPlaywright自動化（視覚的ステップ、AI生成ステップ、またはフルコードモード）を使用して、データ入力、スクレイピング、バックオフィスワークフローなどのウェブタスクを実行します。
メリット
自己ホスト型でソース利用可能であり、データ、資格情報、実行を独自のインフラストラクチャに保持します。
強力なエージェントプリミティブ（マルチエージェントオーケストレーション、スキル、MCP）と組み込みRAGおよびHITL承認を組み合わせます。
本番環境対応の検査可能性：実行履歴、トレース、評価、ログ、OpenTelemetryエクスポート、およびコスト追跡。
デメリット
ソース利用可能なライセンス（Commons Clause + MIT）は、完全に寛容なオープンソースライセンスを必要とするチームには適さない場合があります。
自己ホスティングは、完全に管理された自動化SaaSと比較して、運用上のオーバーヘッド（デプロイ、スケーリング、アップグレード）を伴います。
Heymの使い方
1) Heymの実行方法を選択する（セルフホスト型）: HeymをDocker ComposeまたはKubernetes（Helm）のどちらでデプロイするかを決定します。Heymはソースが利用可能で、独自のインフラストラクチャで実行するように設計されているため、独自のモデル/資格情報を使用し、データを環境内に保持できます。
2) Heymをインストールして起動する: Heym GitHubドキュメントの「Getting Started Guide」に従って、リポジトリをクローンし、必要な環境変数を設定し、サービスを起動します（通常はDocker Compose経由）。最小限のセットアップが必要な場合は、ドキュメントで参照されている「minimal DB + .env」スタイルの設定から開始し、必要に応じて環境リファレンスを使用して拡張します。
3) Heymウェブアプリを開き、ワークフローを作成する: Heym UIを起動し、新しいワークフローを作成します。Heymワークフローは、ノードを有向非巡回グラフ（DAG）に接続する視覚的なキャンバス上に構築されます。
4) 2つの方法のいずれかでワークフローを構築する：プロンプトからワークフローへ、または手動キャンバス配線: オプションA：ワークフローを自然言語で記述し、Heymのアシスタントにキャンバス上にノードとエッジを生成させます。オプションB：ノードライブラリ（トリガー、AI、ロジック、データ、統合、自動化、ユーティリティ）からノードをドラッグアンドドロップし、手動で接続します。
5) ツールを使用する自動化のためにエージェントノードを追加する: LLMにツールを計画して呼び出させたい場合は、エージェントノードを配置します。エージェントのモデルプロバイダー（例：OpenAI/Anthropic/Gemini/Ollama/OpenRouter）を設定し、使用できるツール（キャンバスノードツール、スキル、MCPツールなど）を定義します。
6) テキスト/ビジョン生成のためにLLMノードを追加する（ツール呼び出しが不要な場合）: 簡単な生成タスク（要約、抽出、書き換え、ビジョンベースの理解）にはLLMノードを使用します。これにより、完全なエージェントオーケストレーションが不要な場合に、ワークフローの一部をシンプルかつ集中させることができます。
7) 統合を接続する（Slack、メール/IMAP、HTTP API、キューなど）: Slack、Telegram、IMAP受信トレイ、メール、Redis、RabbitMQ、Grist、Google Sheets/Drive、汎用HTTP APIなどの外部システムを接続するために統合ノードを追加します。ノード設定パネルで資格情報を提供します。
8) 知識検索が必要な場合はRAG（Retrieval-Augmented Generation）を追加する: Qdrantや組み込みのPostgres（pgvector）などのベクターストアを検索するようにRAGを設定します。エージェント/LLMがドキュメントや内部知識に基づいて応答する必要がある場合に使用します。
9) MCPをどちらの方向でも使用する（クライアントまたはサーバー）: MCPクライアントとして：エージェントノードを外部MCPサーバーに接続します。Heymはツールを検出し、エージェント設定で利用可能にします。MCPサーバーとして：ワークフローを公開し、外部MCPクライアント（Claude Desktop、Cursor、VS Code拡張機能など）がそれらをツールとして呼び出せるようにします。
10) エージェントの機能をポータブルで再利用可能にするためにスキルを追加する: スキル（SKILL.mdとオプションのPythonツールを含むzipまたはMarkdown）をエージェントノードにアタッチして、ノードを書き換えることなくシステムコンテキストとツールボックスを拡張します。スキルビルダーを使用してスキルをドラフト/修正し、複数のワークフローで同じスキルを再利用して一貫した動作を実現します。
11) リスクのあるアクションに対してHuman-in-the-Loop（HITL）承認を有効にする: エージェントノードでHITLをオンにし、承認が必要なもの（ツール呼び出し、副作用、サブワークフロー、MCPアクションなど）のガイドラインを定義します。エージェントがチェックポイントに到達すると、request_human_reviewを呼び出します。Heymは公開レビューリクエストURLを作成し、承認されるまでメインの実行を一時停止します。保留中のレビューURLは、エージェントのレビューハンドルに接続されたノードを介してSlack/メール/ロギングにルーティングできます。
12) 実行前に安全でない入力をブロックするためのガードレールを追加する: ノードプロパティでガードレールを有効にして、安全でないユーザーメッセージがエージェントに到達するのを防ぎます。これは、公開チャットポータルや外部入力によってトリガーされるワークフローに役立ちます。
13) DAGで並列処理を設計する: 独立したブランチが並行して実行できるようにノードを接続します。Heymは、依存関係が許す限り並列実行でDAGをコンパイルおよび実行し、手動の並行処理コードなしでスループットを向上させます。
14) 信頼性を設定する：再試行とエラーブランチ: 失敗する可能性のあるノード（ネットワーク呼び出し、外部API）の場合、試行回数/バックオフで再試行を有効にします。エラーブランチを追加して、ワークフローを停止する代わりに、失敗を専用のパスにルーティングし、下流のノードでエラーコンテキスト（例：$nodeName.error）を使用して失敗を処理/報告します。
15) キャンバスからワークフローを実行する: エディターでワークフローを直接実行し、視覚的なランタイムを監視します。グラフが実行されると、ブランチ、ツール呼び出し、メモリ、HITLチェックポイントが表示されます。
16) APIエンドポイント経由でワークフローを実行する: /executeを使用してプログラムでワークフローを呼び出し、/execute/stream経由で進行状況をストリーミングし、/api/mcp/sseでMCPツールとして公開するか、/chat/{slug}でポータルチャットアプリとして公開します。これにより、同じワークフローを再構築することなく、人、バックエンドサービス、AIクライアントに提供できます。
17) トレースと可観測性で実行を検査する: Heymの組み込みトレースを使用して、各実行とノード実行を検査します。オプションで、HEYM_OTEL_*環境変数（デフォルトでは無効）を使用して、OTLP/HTTP経由でOpenTelemetryスパンを可観測性バックエンドにエクスポートし、W3Cトレースコンテキスト伝播を使用します。
18) トークン使用量とコストを追跡する: Heymのトークンコスト追跡を使用して、特にマルチエージェントパターン、RAG、または異なるモデルプロバイダーを比較する際に、実行ごとのモデル使用量とコスト特性を理解します。
19) テンプレートから開始して一般的なパターンをすばやく学ぶ: Heymテンプレートを参照し、ワークフローをダウンロードしてキャンバスに貼り付け、数分で実行します。テンプレートは、HITLサポート返信ドラフト、複数のエージェントによる敵対的PRレビュー、バッチLLMステータス追跡、IMAP受信トレイからSlackへのトリアージなどのパターンをカバーしています。
20) デプロイとアクセス制御を強化する: 本番環境では、登録を制御し（例：オープン登録を無効にする）、文書化されているように、信頼できる管理者のみに機密機能（Dockerログアクセスなど）を有効にします。これにより、未検証のユーザーが高度な可視性を得るリスクが軽減されます。
Heymのよくある質問
Heymは、視覚的でローコードなキャンバスを備えた、ソース利用可能な自己ホスト型エージェントAIワークフロー自動化プラットフォームです。これにより、ユーザーは制御するインフラストラクチャ上で、エージェント、ツール、統合を使用してインテリジェントなワークフロー（DAG）を構築、視覚化、実行できます。
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