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[](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[](https://x.com/aden_hq)
[](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 概要
ワークフローをハードコーディングせずに、信頼性の高い自己改善型 AI エージェントを構築できます。コーディングエージェントとの会話を通じて目標を定義すると、フレームワークが動的に作成された接続コードを持つノードグラフを生成します。問題が発生すると、フレームワークは障害データをキャプチャし、コーディングエージェントを通じてエージェントを進化させ、再デプロイします。組み込みのヒューマンインザループノード、認証情報管理、リアルタイムモニタリングにより、適応性を損なうことなく制御を維持できます。
完全なドキュメント、例、ガイドについては [adenhq.com](https://adenhq.com) をご覧ください。
## Aden とは
Aden は、AI エージェントの構築、デプロイ、運用、適応のためのプラットフォームです：
- **構築** - コーディングエージェントが自然言語の目標から専門的なワーカーエージェント（セールス、マーケティング、オペレーション）を生成
- **デプロイ** - CI/CD 統合と完全な API ライフサイクル管理を備えたヘッドレスデプロイメント
- **運用** - リアルタイムモニタリング、可観測性、ランタイムガードレールがエージェントの信頼性を維持
- **適応** - 継続的な評価、監督、適応により、エージェントは時間とともに改善
- **インフラ** - 共有メモリ、LLM 統合、ツール、スキルがすべてのエージェントを支援
## クイックリンク
- **[ドキュメント](https://docs.adenhq.com/)** - 完全なガイドと API リファレンス
- **[セルフホスティングガイド](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - インフラストラクチャへの Hive デプロイ
- **[変更履歴](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - 最新の更新とリリース
- **[問題を報告](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - バグレポートと機能リクエスト
## クイックスタート
### 前提条件
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - エージェント開発用
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - オプション、コンテナ化されたツール用
### インストール
```bash
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
cd hive
# Python環境セットアップを実行
./quickstart.sh
```
これにより以下がインストールされます：
- **framework** - コアエージェントランタイムとグラフエグゼキュータ
- **aden_tools** - エージェント機能のための 19 個の MCP ツール
- すべての必要な依存関係
### 最初のエージェントを構築
```bash
# Claude Codeスキルをインストール（1回のみ）
./quickstart.sh
# Claude Codeを使用してエージェントを構築
claude> /hive
# エージェントをテスト
claude> /hive-test
# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
```
**[📖 完全セットアップガイド](../environment-setup.md)** - エージェント開発の詳細な手順
## 機能
- **目標駆動開発** - 自然言語で目標を定義；コーディングエージェントがそれを達成するためのエージェントグラフと接続コードを生成
- **自己適応エージェント** - フレームワークが障害をキャプチャし、目標を更新し、エージェントグラフを更新
- **動的ノード接続** - 事前定義されたエッジなし；接続コードは目標に基づいて任意の対応 LLM によって生成
- **SDK ラップノード** - すべてのノードが共有メモリ、ローカル RLM メモリ、モニタリング、ツール、LLM アクセスを標準装備
- **ヒューマンインザループ** - 設定可能なタイムアウトとエスカレーションを備えた、人間の入力のために実行を一時停止する介入ノード
- **リアルタイム可観測性** - エージェント実行、決定、ノード間通信のライブモニタリングのための WebSocket ストリーミング
- **コストと予算管理** - 支出制限、スロットル、自動モデル劣化ポリシーを設定
- **本番環境対応** - セルフホスト可能、スケールと信頼性のために構築
## なぜ Aden か
従来のエージェントフレームワークでは、ワークフローを手動で設計し、エージェントの相互作用を定義し、障害を事後的に処理する必要があります。Aden はこのパラダイムを逆転させます—**結果を記述すれば、システムが自ら構築します**。
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal
+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes
LLM/Router/Function"]
NODES --> EDGES["Connect Edges
on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json
(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py
(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json
(Integrations)"]
end
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner
Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime
+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor
Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()
intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()
success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext
memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage
Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
```
### Aden の優位性
| 従来のフレームワーク | Aden |
| -------------------------------------- | -------------------------------- |
| エージェントワークフローをハードコード | 自然言語で目標を記述 |
| 手動でグラフを定義 | 自動生成されるエージェントグラフ |
| 事後的なエラー処理 | プロアクティブな自己進化 |
| 静的なツール設定 | 動的な SDK ラップノード |
| 別途モニタリング設定 | 組み込みのリアルタイム可観測性 |
| DIY 予算管理 | 統合されたコスト制御と劣化 |
### 仕組み
1. **目標を定義** → 達成したいことを平易な言葉で記述
2. **コーディングエージェントが生成** → エージェントグラフ、接続コード、テストケースを作成
3. **ワーカーが実行** → SDK ラップノードが完全な可観測性とツールアクセスで実行
4. **コントロールプレーンが監視** → リアルタイムメトリクス、予算執行、ポリシー管理
5. **自己改善** → 障害時、システムがグラフを進化させ自動的に再デプロイ
## Aden の比較
Aden はエージェント開発に根本的に異なるアプローチを採用しています。ほとんどのフレームワークがワークフローをハードコードするか、エージェントグラフを手動で定義することを要求するのに対し、Aden は**コーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成**します。エージェントが失敗した場合、フレームワークは単にエラーをログに記録するだけでなく—**自動的にエージェントグラフを進化させ**、再デプロイします。
> **注意：** 詳細なフレームワーク比較表とよくある質問については、英語の[README.md](README.md)を参照してください。
### Aden を選ぶべきとき
Aden を選択する場合：
- 手動介入なしに**失敗から自己改善する**エージェントが必要
- ワークフローではなく結果を記述する**目標駆動開発**が必要
- 自動回復と再デプロイを備えた**本番環境の信頼性**が必要
- コードを書き直すことなくエージェントアーキテクチャを**迅速に反復**する必要がある
- リアルタイムモニタリングと人間の監督を備えた**完全な可観測性**が必要
他のフレームワークを選択する場合：
- **型安全で予測可能なワークフロー**（PydanticAI、Mastra）
- **RAG とドキュメント処理**（LlamaIndex、Haystack）
- **エージェント創発の研究**（CAMEL）
- **リアルタイム音声/マルチモーダル**（TEN Framework）
- **シンプルなコンポーネント連鎖**（LangChain、Swarm）
## プロジェクト構造
```
hive/
├── core/ # コアフレームワーク - エージェントランタイム、グラフエグゼキュータ、プロトコル
├── tools/ # MCPツールパッケージ - エージェント機能のための19個のツール
├── exports/ # エージェントパッケージ - 事前構築されたエージェントと例
├── docs/ # ドキュメントとガイド
├── scripts/ # ビルドとユーティリティスクリプト
├── .claude/ # エージェント構築用のClaude Codeスキル
├── CONTRIBUTING.md # 貢献ガイドライン
```
## 開発
### Python エージェント開発
フレームワークで目標駆動エージェントを構築および実行するには：
```bash
# 1回限りのセットアップ
./quickstart.sh
# これにより以下がインストールされます：
# - frameworkパッケージ（コアランタイム）
# - aden_toolsパッケージ（19個のMCPツール）
# - すべての依存関係
# Claude Codeスキルを使用して新しいエージェントを構築
claude> /hive
# エージェントをテスト
claude> /hive-test
# エージェントを実行
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
```
完全なセットアップ手順については、[environment-setup.md](../environment-setup.md)を参照してください。
## ドキュメント
- **[開発者ガイド](../developer-guide.md)** - 開発者向け総合ガイド
- [はじめに](docs/getting-started.md) - クイックセットアップ手順
- [設定ガイド](docs/configuration.md) - すべての設定オプション
- [アーキテクチャ概要](docs/architecture/README.md) - システム設計と構造
## ロードマップ
Aden エージェントフレームワークは、開発者が結果志向で自己適応するエージェントを構築できるよう支援することを目指しています。ロードマップはこちらをご覧ください
[roadmap.md](../roadmap.md)
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
```
## コミュニティとサポート
サポート、機能リクエスト、コミュニティディスカッションには[Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)を使用しています。
- Discord - [コミュニティに参加](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [会社ページ](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 貢献
貢献を歓迎します！ガイドラインについては[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)をご覧ください。
**重要：** PR を提出する前に、まず Issue にアサインされてください。Issue にコメントして担当を申請すると、メンテナーが 24 時間以内にアサインします。これにより重複作業を防ぐことができます。
1. Issue を見つけるか作成し、アサインを受ける
2. リポジトリをフォーク
3. 機能ブランチを作成 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. 変更をコミット (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. ブランチにプッシュ (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. プルリクエストを開く
## チームに参加
**採用中です！** エンジニアリング、リサーチ、マーケティングの役職で私たちに参加してください。
[オープンポジションを見る](https://jobs.adenhq.com/a8cec478-cdbc-473c-bbd4-f4b7027ec193/applicant)
## セキュリティ
セキュリティに関する懸念については、[SECURITY.md](SECURITY.md)をご覧ください。
## ライセンス
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています - 詳細は[LICENSE](LICENSE)ファイルをご覧ください。
## よくある質問 (FAQ)
> **注意：** よくある質問の完全版については、英語の[README.md](README.md)を参照してください。
**Q: Aden は LangChain や他のエージェントフレームワークに依存していますか？**
いいえ。Aden は LangChain、CrewAI、その他のエージェントフレームワークに依存せずにゼロから構築されています。フレームワークは軽量で柔軟に設計されており、事前定義されたコンポーネントに依存するのではなく、エージェントグラフを動的に生成します。
**Q: Aden はどの LLM プロバイダーをサポートしていますか？**
Aden は LiteLLM 統合を通じて 100 以上の LLM プロバイダーをサポートしており、OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude モデル）、Google Gemini、Mistral、Groq などが含まれます。適切な API キー環境変数を設定し、モデル名を指定するだけです。
**Q: Aden はオープンソースですか？**
はい、Aden は Apache License 2.0 の下で完全にオープンソースです。コミュニティの貢献とコラボレーションを積極的に奨励しています。
**Q: Aden は他のエージェントフレームワークと何が違いますか？**
Aden はコーディングエージェントを使用して自然言語の目標からエージェントシステム全体を生成します—ワークフローをハードコードしたり、グラフを手動で定義したりする必要はありません。エージェントが失敗すると、フレームワークは自動的に障害データをキャプチャし、エージェントグラフを進化させ、再デプロイします。この自己改善ループは Aden 独自のものです。
**Q: Aden はヒューマンインザループワークフローをサポートしていますか？**
はい、Aden は人間の入力のために実行を一時停止する介入ノードを通じて、ヒューマンインザループワークフローを完全にサポートしています。設定可能なタイムアウトとエスカレーションポリシーが含まれており、人間の専門家と AI エージェントのシームレスなコラボレーションを可能にします。
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サンフランシスコで 🔥 情熱を込めて作成