Cloudflare Agents: エッジネットワーク上にリアルタイムの対話型インテリジェンスを構築

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

1. 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。 node -v 歌で応える npm -v バージョン番号を見る
2. 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 cd 你的项目名称 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

1. 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。
2. SDKのインストール
   インプット：

npm install agents-sdk

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 agents-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

1. 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 worker.ts)、以下のコードを入力する：

import { Agent } from "agents-sdk";
export class ChatAgent extends Agent {
async onRequest(request) {
const message = await request.text();
return new Response(`你说：${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 wrangler@latest deploy

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

1. 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：

   import { Agent } from "agents-sdk";
   export class RealTimeAgent extends Agent {
   async onConnect(connection) {
   connection.send("已连接！");
   }
   async onMessage(connection, message) {
   connection.send(`收到消息：${message}`);
   }
   }
   

2. 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://你的代理URL");
   ws.onmessage = (event) => console.log(event.data);
   ws.send("你好");
   

   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。

3. 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

1. 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：

   export class StateAgent extends Agent {
   async onRequest(request) {
   this.state.count = (this.state.count || 0) + 1;
   return new Response(`访问次数：${this.state.count}`);
   }
   }
   

2. 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。
3. 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 wrangler@latest deploy 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。 wrangler.toml 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。 examples/playground)、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。