GLM Agent サンプル

本サンプルは、Agno-Goで中国を代表する国産LLMプラットフォームであるGLM（智谱AI）を使用する方法を示します。

概要

GLM（智谱AI）は、清華大学知識工程グループが開発した先進的な言語モデルです。以下の特徴があります：

• 中国語に最適化: 中国語タスクで優れたパフォーマンス
• GLM-4: 128Kコンテキストのメイン会話モデル
• GLM-4V: ビジョン対応のマルチモーダル機能
• GLM-3-Turbo: 高速でコスト効率の良い変種

前提条件

1. Go 1.21+ がインストールされていること
2. https://open.bigmodel.cn/ から GLM APIキー を取得

APIキーの取得

1. https://open.bigmodel.cn/ にアクセス
2. サインアップまたはログイン
3. APIキーセクションに移動
4. 新しいAPIキーを作成

APIキーの形式: {key_id}.{key_secret}

インストール

go get github.com/rexleimo/agno-go

環境設定

.envファイルを作成するか、環境変数をエクスポートします：

export ZHIPUAI_API_KEY=your-key-id.your-key-secret

基本的な例

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/models/glm"
)

func main() {
    // GLMモデルを作成
    model, err := glm.New("glm-4", glm.Config{
        APIKey:      os.Getenv("ZHIPUAI_API_KEY"),
        Temperature: 0.7,
        MaxTokens:   1024,
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("GLMモデルの作成に失敗しました: %v", err)
    }

    // Agentを作成
    agent, err := agent.New(agent.Config{
        Name:         "GLM アシスタント",
        Model:        model,
        Instructions: "あなたは役立つAIアシスタントです。",
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("Agentの作成に失敗しました: %v", err)
    }

    // Agentを実行
    output, err := agent.Run(context.Background(), "こんにちは！自己紹介してください。")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Agent実行失敗: %v", err)
    }

    fmt.Println(output.Content)
}

ツールを使用した例

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/models/glm"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/tools/calculator"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/tools/toolkit"
)

func main() {
    // GLMモデルを作成
    model, err := glm.New("glm-4", glm.Config{
        APIKey:      os.Getenv("ZHIPUAI_API_KEY"),
        Temperature: 0.7,
        MaxTokens:   1024,
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 計算ツールを持つAgentを作成
    agent, err := agent.New(agent.Config{
        Name:         "GLM 計算アシスタント",
        Model:        model,
        Toolkits:     []toolkit.Toolkit{calculator.New()},
        Instructions: "あなたは計算を実行できる役立つAIアシスタントです。",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 計算をテスト
    output, err := agent.Run(context.Background(), "123 × 456 はいくつですか？")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Printf("結果: %s\n", output.Content)
}

中国語の例

GLMは中国語タスクで優れています：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-go/pkg/agno/models/glm"
)

func main() {
    model, err := glm.New("glm-4", glm.Config{
        APIKey:      os.Getenv("ZHIPUAI_API_KEY"),
        Temperature: 0.7,
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    agent, err := agent.New(agent.Config{
        Name:         "中文助手",
        Model:        model,
        Instructions: "你是一个有用的中文AI助手。",
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 中国語で質問
    output, err := agent.Run(context.Background(), "请用中文介绍一下人工智能的发展历史。")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println(output.Content)
}

サンプルの実行

1. リポジトリをクローン：

git clone https://github.com/rexleimo/agno-go.git
cd agno-Go

2. APIキーを設定：

export ZHIPUAI_API_KEY=your-key-id.your-key-secret

3. サンプルを実行：

go run cmd/examples/glm_agent/main.go

設定オプション

glm.Config{
    APIKey:      string  // 必須: {key_id}.{key_secret} 形式
    BaseURL:     string  // オプション: カスタムAPIエンドポイント
    Temperature: float64 // オプション: 0.0-1.0（デフォルト: 0.7）
    MaxTokens:   int     // オプション: 最大応答トークン数
    TopP:        float64 // オプション: Top-pサンプリングパラメータ
    DoSample:    bool    // オプション: サンプリングを有効化
}

認証

GLMはJWT（JSON Web Token）認証を使用します：

• APIキーはkey_idとkey_secretに分割されます
• HMAC-SHA256署名を使用してJWTトークンを生成します
• トークンの有効期限は7日間です
• SDKによって自動的に処理されます

サポートされているモデル

モデル	コンテキスト	最適な用途
glm-4	128K	一般的な会話、中国語
glm-4v	128K	ビジョンタスク、マルチモーダル
glm-3-turbo	128K	高速応答、コスト効率

よくある問題

無効なAPIキー形式

問題: API key must be in format {key_id}.{key_secret}

解決方法: APIキーにkey_idとkey_secretの間にドット（.）区切りが含まれていることを確認してください。

認証失敗

問題: GLM API error: Invalid API key

解決方法:

• APIキーが正しいことを確認
• https://open.bigmodel.cn/ でAPIキーが有効か確認
• 環境変数に余分なスペースがないか確認

レート制限

問題: GLM API error: Rate limit exceeded

解決方法:

• 指数バックオフでリトライロジックを実装
• リクエスト頻度を下げる
• 必要に応じてAPIプランをアップグレード

次のステップ

• 他のLLMオプションについてはModelsを参照
• 機能を強化するためにToolsを追加
• 複数のAgentでTeamsを構築
• 複雑なプロセスのためにWorkflowsを探索

関連例

• Simple Agent - OpenAIの例
• Claude Agent - Anthropicの例
• Team Demo - マルチエージェント協調

リソース

• GLM 公式ウェブサイト
• GLM API ドキュメント
• Agno-Go リポジトリ