ワークフローのコード実行

direction: down

User-Input: {
  label: "ユーザー入力\n(例: '15! を計算して')"
  shape: rectangle
}

AIGNE-Framework: {
  label: "AIGNE フレームワーク"
  shape: rectangle

  Coder-Agent: {
    label: "Coder Agent\n(AIAgent)"
    shape: rectangle
  }

  Sandbox-Agent: {
    label: "Sandbox Agent\n(FunctionAgent)"
    shape: rectangle
  }
}

Final-Output: {
  label: "最終出力"
  shape: rectangle
}

User-Input -> AIGNE-Framework.Coder-Agent: "1. プロンプトを受信"
AIGNE-Framework.Coder-Agent -> AIGNE-Framework.Sandbox-Agent: "2. JS コードを生成し、実行のために渡す"
AIGNE-Framework.Sandbox-Agent -> AIGNE-Framework.Coder-Agent: "3. コードを実行し、結果を返す"
AIGNE-Framework.Coder-Agent -> Final-Output: "4. 最終的なレスポンスをフォーマット"

npx -y @aigne/example-workflow-code-execution

echo 'Calculate 15!' | npx -y @aigne/example-workflow-code-execution

npx -y @aigne/example-workflow-code-execution --interactive

export OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY"

git clone https://github.com/AIGNE-io/aigne-framework

cd aigne-framework/examples/workflow-code-execution
pnpm install

# ワンショットモードで実行 (デフォルト)
pnpm start

# インタラクティブチャットモードで実行
pnpm start -- --interactive

# パイプライン入力を使用
echo "Calculate 15!" | pnpm start

pnpm start -- --interactive --log-level DEBUG

import { AIAgent, AIGNE, FunctionAgent } from "@aigne/core";
import { OpenAIChatModel } from "@aigne/core/models/openai-chat-model.js";
import { z } from "zod";

// 環境変数から OpenAI API キーを取得します。
const { OPENAI_API_KEY } = process.env;

// 1. チャットモデルを初期化する
// このモデルが AI Agent を動かします。
const model = new OpenAIChatModel({
  apiKey: OPENAI_API_KEY,
});

// 2. Sandbox Agent を定義する
// この Agent は FunctionAgent を使用して JavaScript コードを安全に実行します。
const sandbox = FunctionAgent.from({
  name: "evaluateJs",
  description: "A js sandbox for running javascript code",
  inputSchema: z.object({
    code: z.string().describe("The code to run"),
  }),
  process: async (input: { code: string }) => {
    const { code } = input;
    // eval の使用はこのサンドボックス化された Agent 内に隔離されています。
    // biome-ignore lint/security/noGlobalEval: <This is a controlled sandbox environment for the example>
    const result = eval(code);
    return { result };
  },
});

// 3. Coder Agent を定義する
// この AI Agent はコードを書き、サンドボックススキルを使用するように指示されています。
const coder = AIAgent.from({
  name: "coder",
  instructions: `\
You are a proficient coder. You write code to solve problems.
Work with the sandbox to execute your code.
`,
  skills: [sandbox],
});

// 4. AIGNE フレームワークを初期化する
const aigne = new AIGNE({ model });

// 5. ワークフローを呼び出す
// AIGNE インスタンスは、ユーザーのプロンプトで Coder Agent を実行します。
const result = await aigne.invoke(coder, "10! = ?");

console.log(result);
// 期待される出力:
// {
//   $message: "The value of \\(10!\\) (10 factorial) is 3,628,800.",
// }