はじめに
Cloudflare AgentsはCloudflareが提供するオープンソースの開発フレームワークで、開発者がグローバルエッジネットワーク上にインテリジェントなAIエージェントを構築できるように設計されている。エージェントが状態を保持し、リアルタイムで通信し、自律的に実行する能力を提供するもので、現在プロジェクトは活発に開発が進められている。Cloudflare Agentsは、エージェントがグローバルに動作し、スリープとウェイクアップのメカニズムをサポートする分散インテリジェントエージェントシステムの構築を目指している。開発者は簡単なインストール手順でこのオープンソースプロジェクトに参加でき、AI技術の発展のために協力することができる。
機能一覧
- コア・エージェント・フレームワークエージェントが過去のインタラクションデータを記憶できる状態管理機能を提供します。
- リアルタイム通信WebSocket を介したエージェントとクライアント間のインスタント対話をサポートします。
- HTTPルーティングウェブリクエストを処理し、外部サービスとのインターフェイスを容易にします。
- リアクトの統合フロントエンド開発者のためのビルトインReactフック。
- 基本的なAIチャット簡単な知的対話システムの構築支援
- 開発中の機能先進的なメモリーシステム、WebRTCによるオーディオとビデオのサポート、Eメール機能を含む。
ヘルプの使用
Cloudflare Agentsは開発者向けのツールであり、使用前に基本的なプログラミング知識が必要です。以下は、素早く使い始め、その機能を最大限に活用するための詳細なインストールと操作ガイドです。
設置プロセス
Cloudflare Agentsはnpm経由でインストールされ、新しいプロジェクトや既存のプロジェクトへの追加をサポートします。以下はその手順です。
新築プロジェクト
- 環境のチェック
お使いのコンピューターにNode.js（推奨バージョン16以上）とnpmがインストールされていることを確認してください。ノード -v歌で応えるnpm -vバージョン番号を見る - プロジェクトを作成する
ターミナルで以下のコマンドを実行する：
npm create cloudflare@latest -- ---template cloudflare/agents-starter
プロジェクト名を入力し、ディレクトリを選択するプロンプトが表示され、完了するとベースプロジェクトが生成されます。
3. プロジェクト・ディレクトリに移動する
輸入 プロジェクト名をcd 新しく作成したプロジェクトフォルダーに移動する。
4. 地域開発の開始
走っている：
npm run dev
これでローカル・サーバーが起動し、ブラウザ（通常は http://localhost:8787を参照）。
既存のプロジェクトに追加する
- プロジェクト・ディレクトリに移動する
最終用途cdコマンドで既存のプロジェクト・フォルダーに切り替える。 - SDKのインストール
インプット：
npm agents-sdk をインストールする
これでCloudflare Agentsコアライブラリがプロジェクトに追加されます。
3. 設定コード
コードに導入 エージェントSDK具体的な使用方法については、公式文書を参照のこと。
主な機能
シンプルなAIチャットエージェントの作成
- プロキシコードの記述
プロジェクト内にファイルを作成する（例えばワーカー.ts)、以下のコードを入力する：
agents-sdk" から { Agent } をインポートします；
エクスポートクラス ChatAgent extends Agent {
asyncのonRequest(request) { {。
const message = await request.text()；
return new Response(`You Said: ${message}`)；
}
}
このエージェントは、ユーザーが入力した内容に対して返信するだけである。
2. Cloudflareへのデプロイ
ターミナルで実行：
npxラングラー＠最新デプロイ
プロンプトに従ってCloudflareアカウントにログインし、デプロイが完了するとオンラインURLが返されます。
3. テスト機能
デプロイされたURLにブラウザでアクセスするか、Postmanなどのツールでメッセージを送信して、レスポンスが機能していることを確認する。
WebSocketを使ったリアルタイム通信
- WebSocketサポートの設定
リアルタイム通信を含むようにエージェントコードを修正する：agents-sdk" から { Agent } をインポートします； export class RealTimeAgent extends エージェント {. 非同期onConnect(connection) { {接続.send("Connected!") connection.send("Connected!"); } async onMessage(connection, message) { connection.send(`メッセージを受信しました。 connection.send(`Received message: ${message}`); ； } } - フロントエンド・コネクション・ブローカー
フロントエンドのコードに追加する：const ws = new WebSocket("wss://Your proxy URL")； ws.onmessage = (event) => console.log(event.data)； ws.send("hello")；これにより、メッセージが送信され、返信が即座に受け取れるリアルタイムのコミュニケーション・チャンネルが構築される。
- 動作試験
デプロイ後、ブラウザ開発者ツールのコンソールを使ってフロントエンドのコードを実行し、メッセージ・インタラクションの動作を確認する。
エージェントのステータス管理
- ステータスの保存と更新
エージェントに状態管理を追加する：エクスポートクラス StateAgent extends Agent { asyncのonRequest(request) { {の場合 this.state.count = (this.state.count || 0) + 1; return new Response(`訪問回数: ${this.state.count}}) return new Response(`Visits: ${this.state.count}`); }. } } - バリデーション状態の永続性
配備後、プロキシURLに何度かアクセスし、カウントが増え続けるかどうかを観察する。 - アプリケーションシナリオ
ステータス管理は、ユーザーとの対話回数やタスクの進捗状況など、履歴を記録する必要があるシナリオに適している。
作業工程詳細
- ローカルデバッギング走る
npm run dev開発モードを有効にし、テストしやすいように変更後にコードを自動的に更新します。 - 配備開始の使用
npxラングラー＠最新デプロイCloudflareのグローバルネットワークにエージェントを公開します。 - 文書へのアクセスアクセス 公文書 コードサンプルとAPIの詳細を見る
- コミュニティへの参加もし改善提案があれば、GitHubで問題やコードを提出し、プロジェクトの開発に参加することができます。
ほら
- 環境変数外部のAIモデル（OpenAIなど）を呼び出す必要がある場合は、次のようにしてください。
ラングラー・トムルファイルでAPIキーを設定する。 - ネットワーク要件Cloudflareにログインする際に中断が生じないよう、安定したネットワーク接続が必要です。
- 学習リソース公式提供 遊び場 のGitHubリポジトリにある。
例/遊び場)、リファレンスを直接実行することができる。
以上の手順で、AIエージェントを簡単に構築することができます。Cloudflare Agentsの利点は、グローバルに分散されたデプロイメントと状態の永続化機能で、低レイテンシと高可用性を必要とするアプリケーションシナリオに適しています。
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