検証: Agentic Architectures 35パターンを実装したOSSを動かしてみた
00:01:18 ・ source: https://zenn.dev/mskbhd/articles/lab-119-agentic-architectures
Transcript
hostenToday we explore a library with 35 agentic AI patterns, all production-ready and working in Python.
guestja今日は、35個のAgentic AIパターンをすべて実装した本番用Pythonライブラリを検証した話です。
hostenThe key strength is that all 35 patterns inherit from a single base class for consistent design.
guestjaこのライブラリの最大の強みは、35パターン全部が共通の基底クラスを継承していて、統一された設計になってることです。
hostenThe author tested ReAct and Reflection patterns with mock LLMs, and 130 out of 142 unit tests passed.
guestja著者がReActとReflectionパターンをモックで動かして試したところ、142件中130件のテストが合格しました。
hostenThe only failures were from missing Tavily API, not actual pattern code issues.
guestja失敗の原因はTavily APIがインストールされていなかったからで、パターン自体のコードは問題ありません。
hostenEach pattern comes with Jupyter notebooks showing theory and real LLM responses side by side.
guestja各パターンには事前実行済みのJupyterノートブックが付属していて、理論と実際のLLM応答が一緒に見られます。
hostenIf you want to systematically learn agentic AI patterns, this library is definitely worth exploring.
guestjaLLMエージェントのパターンを体系的に学びたいなら、このライブラリは間違いなくおすすめです。