Multi Agent Research POC

🚀 互換AutoGenの多エージェント研究概念実証プロジェクト（OllamaとBraveSearchを使用）

本プロジェクトは、ローカル優先の多エージェントシステムの概念実証であり、以下の技術を使用しています。

• 🤖 Ollama のローカルLLMを使用
• 🧩 think... 構文によるツール呼び出し検出
• 🔍 Brave Search API または Brave MCP プラグインサーバー を介したウェブ検索
• 🧠 2つの協調エージェント：Searcher と Synthesizer

📁 ファイル構造

多エージェント研究POC/
├── main.py                   # エントリーポイント
├── agents/
│   ├── searcher.py           # Ollamaベースの研究エージェント
│   └── synthesizer.py        # 要約生成エージェント
├── tools/
│   ├── tool_parser.py        # ツール呼び出し検出ロジック
│   └── tool_registry.py      # ツールディスパッチャー（APIまたはMCP）
├── .env                      # BRAVE_API_KEYを含む
└── requirements.txt          # Python依存関係

🚀 クイックスタート

1. プロジェクトをクローンする

git clone <your-repo-url>
cd 多智能体研究POC

2. 依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt

3. .env を設定する

echo "BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key_here" > .env

Brave APIキーを取得するには：https://developer.brave.com/api-search/

4. ローカルでOllamaを実行する

ollama run llama3:8b

Dockerを使用する場合は、ホストを http://host.docker.internal:11434 に設定してください。

5. プログラムを実行する

python main.py

以下が表示されるはずです。

• Searcher エージェントの応答
• ツール呼び出しのトリガー
• Braveからの検索結果
• Synthesizer エージェントによる最終要約

💻 APIとMCPプラグインの切り替え

オプション1：Brave検索API（デフォルト）

以下のように使用します。

"BraveSearch": call_brave_api

オプション2：Brave MCPプラグインサーバー

1. プラグインサーバーを起動する：

npx @modelcontextprotocol/server-brave-search

2. tools/tool_registry.py を更新する：

# "BraveSearch": call_brave_api,
"BraveSearch": call_brave_mcp_server

🚧 次の改善点

💻 使用例

# 検索部分
検索結果：[...] クエリに関連する結果 [...]

# 要約生成部分
要約： [...] 重要な情報の抽出と整理 [...]

詳細な出力例については、プロジェクトドキュメントを参照してください。

🙏 謝辞

以下のプロジェクトの貢献に感謝します。

• Ollama - https://ollama.ai/
• AutoGen - https://github.com/HuggingFace/auto-gpt2
• Brave Search - https://brave.com/search/

📄 プロジェクト声明

本プロジェクトは研究目的のみで使用され、商業目的には使用されません。関連するデータと結果は、適用される法律とプライバシーポリシーに従ってください。