サンプル

Agno-Goのすべての機能を実演する実用的なサンプル。

利用可能なサンプル

1. Simple Agent

計算ツールを持つ基本的なエージェント。

場所: cmd/examples/simple_agent/

機能:

• OpenAI GPT-4o-mini統合
• 計算ツールキット
• 基本的な会話

実行:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/simple_agent/main.go

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2. Claude Agent

ツールを使用したAnthropic Claude統合。

場所: cmd/examples/claude_agent/

機能:

• Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• HTTPと計算ツール
• エラーハンドリングの例

実行:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key
go run cmd/examples/claude_agent/main.go

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3. Ollama Agent

Ollamaによるローカルモデルサポート。

場所: cmd/examples/ollama_agent/

機能:

• ローカルLlama 3モデル
• プライバシー重視（API呼び出しなし）
• ファイル操作ツールキット

セットアップ:

# Ollamaをインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# モデルをプル
ollama pull llama3

# サンプルを実行
go run cmd/examples/ollama_agent/main.go

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4. Team Demo

異なる協調モードでのマルチエージェント協調。

場所: cmd/examples/team_demo/

機能:

• 4つの協調モード（Sequential、Parallel、Leader-Follower、Consensus）
• 研究者 + ライターチーム
• 実世界のワークフロー

実行:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/team_demo/main.go

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5. Workflow Demo

制御フロープリミティブを使用したステップベースのオーケストレーション。

場所: cmd/examples/workflow_demo/

機能:

• 5つのワークフロープリミティブ（Step、Condition、Loop、Parallel、Router）
• 感情分析ワークフロー
• 条件付きルーティング

実行:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/workflow_demo/main.go

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6. RAG Demo

ChromaDBを使用したRetrieval-Augmented Generation。

場所: cmd/examples/rag_demo/

機能:

• ChromaDBベクトルデータベース
• OpenAI埋め込み
• セマンティック検索
• ドキュメントQ&A

セットアップ:

# ChromaDBを開始（Docker）
docker run -d -p 8000:8000 chromadb/chroma

# APIキーを設定
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key

# サンプルを実行
go run cmd/examples/rag_demo/main.go

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コードスニペット

複数ツールを持つエージェント

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/calculator"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/http"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/toolkit"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    ag, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:  "Smart Assistant",
        Model: model,
        Toolkits: []toolkit.Toolkit{
            calculator.New(),
            http.New(),
        },
        Instructions: "You can do math and make HTTP requests",
    })

    output, _ := ag.Run(context.Background(),
        "Calculate 15 * 23 and fetch https://api.github.com")
    fmt.Println(output.Content)
}

マルチエージェントチーム

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/team"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    researcher, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Researcher",
        Model:        model,
        Instructions: "Research and gather information",
    })

    writer, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Writer",
        Model:        model,
        Instructions: "Create compelling content",
    })

    tm, _ := team.New(team.Config{
        Name:   "Content Team",
        Agents: []*agent.Agent{researcher, writer},
        Mode:   team.ModeSequential,
    })

    output, _ := tm.Run(context.Background(),
        "Write a short article about Go programming")
    fmt.Println(output.Content)
}

条件付きワークフロー

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"
    "strings"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/workflow"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    classifier, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Classifier",
        Model:        model,
        Instructions: "Classify sentiment as positive or negative",
    })

    positiveHandler, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Positive Handler",
        Model:        model,
        Instructions: "Respond enthusiastically",
    })

    negativeHandler, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Negative Handler",
        Model:        model,
        Instructions: "Respond empathetically",
    })

    wf, _ := workflow.New(workflow.Config{
        Name: "Sentiment Workflow",
        Steps: []workflow.Primitive{
            workflow.NewStep("classify", classifier),
            workflow.NewCondition("route",
                func(ctx *workflow.ExecutionContext) bool {
                    result := ctx.GetResult("classify")
                    return strings.Contains(result.Content, "positive")
                },
                workflow.NewStep("positive", positiveHandler),
                workflow.NewStep("negative", negativeHandler),
            ),
        },
    })

    output, _ := wf.Run(context.Background(), "I love this!")
    fmt.Println(output.Content)
}

詳細を学ぶ

• クイックスタート - 5分で始める
• エージェントガイド - エージェントについて学ぶ
• チームガイド - マルチエージェント協調
• ワークフローガイド - オーケストレーションパターン
• APIリファレンス - 完全なAPIドキュメント

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