ワークフロー逐次実行

flowchart LR
in(In)
out(Out)
conceptExtractor(コンセプト抽出 Agent)
writer(ライター Agent)
formatProof(フォーマット校正 Agent)

in --> conceptExtractor --> writer --> formatProof --> out

classDef inputOutput fill:#f9f0ed,stroke:#debbae,stroke-width:2px,color:#b35b39,font-weight:bolder;
classDef processing fill:#F0F4EB,stroke:#C2D7A7,stroke-width:2px,color:#6B8F3C,font-weight:bolder;

class in inputOutput
class out inputOutput
class conceptExtractor processing
class writer processing
class formatProof processing

npx -y @aigne/example-workflow-sequential

npx -y @aigne/example-workflow-sequential --interactive

echo "Create marketing content for our new AI-powered fitness app" | npx -y @aigne/example-workflow-sequential

export OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY"

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

cd aigne-framework/examples/workflow-sequential
pnpm install

pnpm start

pnpm start -- --interactive

echo "Create marketing content for our new AI-powered fitness app" | pnpm start

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

const { OPENAI_API_KEY } = process.env;

// 1. モデルを初期化する
const model = new OpenAIChatModel({
  apiKey: OPENAI_API_KEY,
});

// 2. シーケンスの最初の Agent を定義する
const conceptExtractor = AIAgent.from({
  instructions: `\
あなたはマーケティングアナリストです。製品説明が与えられたら、以下を特定してください:
- 主要な機能
- ターゲットオーディエンス
- 独自のセールスポイント

製品説明:
{{product}}`,
  outputKey: "concept",
});

// 3. 2番目の Agent を定義する
const writer = AIAgent.from({
  instructions: `\
あなたはマーケティングコピーライターです。機能、オーディエンス、USP を説明するテキストブロックが与えられたら、
これらの点を強調する説得力のあるマーケティングコピー (ニュースレターのセクションのようなもの) を作成してください。
出力は短く (約 150 ワード)、コピーのみを単一のテキストブロックとして出力してください。

製品説明:
{{product}}

以下は製品に関する情報です:
{{concept}}`,
  outputKey: "draft",
});

// 4. 3番目の Agent を定義する
const formatProof = AIAgent.from({
  instructions: `\
あなたは編集者です。下書きのコピーが与えられたら、文法を修正し、明瞭さを向上させ、一貫したトーンを確保し、
フォーマットを整え、洗練させてください。最終的に改善されたコピーを単一のテキストブロックとして出力してください。

製品説明:
{{product}}

以下は製品に関する情報です:
{{concept}}

下書きのコピー:
{{draft}}`,
  outputKey: "content",
});

// 5. AIGNE インスタンスを初期化する
const aigne = new AIGNE({ model });

// 6. 逐次ワークフローを管理するための TeamAgent を作成する
const teamAgent = TeamAgent.from({
  skills: [conceptExtractor, writer, formatProof],
  mode: ProcessMode.sequential, // これにより、Agent が次々に実行されることが保証されます
});

// 7. 初期入力でワークフローを呼び出す
const result = await aigne.invoke(teamAgent, {
  product: "AIGNE is a No-code Generative AI Apps Engine",
});

console.log(result);

/*
// 期待される出力構造:
{
  concept: "...", // conceptExtractor からの出力
  draft: "...",   // writer からの出力
  content: "..."  // formatProof からの出力
}
*/

aigne observe