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Agentic Starter

本機能の提供について

Agentic Starterのテンプレートには、GenAIとMLOpsの機能が必要です。 現在これらの機能にアクセスできない場合は、30日間のDataRobotトライアルにサインアップして、このテンプレートをお試しください。

GitHubでこのアプリケーションテンプレートにアクセス

Agentic Starterのテンプレートには、エージェントワークフローの構築およびデプロイにすぐに使用できるアプリケーションが用意されています。 これには、マルチエージェントフレームワーク、FastAPIバックエンドサーバー、Reactフロントエンド、MCP(Model Context Protocol)サーバーが含まれます。 このテンプレートは、最小限の構成で新しいエージェントアプリケーションの設定を効率化します。ローカルでの開発とテストに加え、DataRobot内の本番環境へのワンコマンドでのデプロイをサポートしています。

このテンプレートは、以下の場合に使用します。

  • タスクの計画やツールの呼び出しを行う推論エンジン(LangGraphなど)を備えたカスタムエージェントアプリケーションを構築する。
  • エージェントと並行してMCPサーバーをデプロイし、ツール、リソース、プロンプトをMCPプロトコル経由で一元管理および検出可能にする。
  • 設定後、単一のコマンド(task dev)でフロントエンド、バックエンド、エージェント、MCPサーバーのフルスタックをローカルで実行する。
  • dr task run deployを使用して、アプリケーション全体(MCPサーバーを含む)をDataRobotにデプロイする。

このテンプレートでは、dr start CLIウィザードを使用した設定(APIエンドポイント、キー、ポート、データベース、OAuth、LLM統合、MCPサーバーポート)をガイドします。 設定後、.envファイルとアプリケーションディレクトリが生成されます。その後、task devを実行してすべてのコンポーネントを起動するか、個々のサービス(task agent:devtask mcp_server:devなど)を実行することが可能です。

主な機能

  • マルチエージェントフレームワーク:エージェントフレームワーク(LangGraphなど)と連携し、プランニングやツール使用を実現します。
  • FastAPIバックエンドとReactフロントエンド:エージェントと対話するための最新のUIを備えた、本番環境対応のWebアプリケーションです。
  • 組み込みのMCPサーバー:モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してツール、リソース、プロンプトをホストします。エージェントはMCPクライアントとして接続し、実行時にツールを検出します。
  • ガイド付きセットアップdr startウィザードは、API資格情報、ポート、データベース、OAuth、LLM、およびMCPサーバーを1つのフローで設定します。
  • ローカルおよび本番task devでローカル開発を行い、dr task run deployでDataRobotにデプロイします。デプロイ出力にはエージェントとMCPサーバーのエンドポイントが含まれます。
  • MLOpsのホスティングとガバナンス:DataRobot内でエージェントとMCPサーバーをデプロイし、監視します。

ユースケース

Agentic Starterのテンプレートを使用するのに適したユースケースをいくつかご紹介します。

  • カスタムエージェントワークフロー:LLMを使用してタスクを計画し、DataRobotまたはカスタムツール(プロジェクト、デプロイ、予測など)をMCPサーバー経由で呼び出すエージェントを構築します。

  • ツール拡張アシスタント:ツールロジックを1つのMCPサーバーデプロイに一元化し、複数のエージェントまたはクライアント(Cursor、Claude Desktopなど)が同じツールを使用できるようにします。

  • フルスタックエージェントアプリケーション:最小限の構成とワンコマンドデプロイで、単一のテンプレートから完全なアプリケーション(UI、API、エージェント、MCPサーバー)をリリースします

アーキテクチャ

このテンプレートは、エンドツーエンドのエージェントアプリケーションアーキテクチャを提供します。フロントエンド、バックエンド、エージェントランタイム、MCPサーバーから構成され、ローカル開発からDataRobotの本番環境へのデプロイまでをカバーします。なお、ビジネス要件に合わせたカスタマイズが可能です。

注意

アプリケーションテンプレートは、AIアプリケーションの開発、提供、保守の方法に関する指針を示す出発点となることを目的としています。 本番環境で使用する前に、開発者やデータサイエンティストがビジネス要件に合わせて調整および変更する必要があります。