This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
Claude Code は必ず日本語で応答してください。
Claude Code MUST respond in Japanese.
自然言語タスク記述から自動的にエージェント組織を生成し実行するAIエージェント自動生成・実行システム。タスクを分析し、最適なエージェント構造を設計し、マルチエージェント協調を通じて複雑なタスクを実行します。
This is an AI Agent Generation and Execution System that automatically creates agent organizations from natural language task descriptions. The system analyzes tasks, designs optimal agent structures, and orchestrates multi-agent collaboration to execute complex tasks.
# uvを使用した依存関係のインストール（推奨） uv sync # OpenAI APIキーの設定（LangGraphコンポーネントに必要） export OPENAI_API_KEY="your-api-key" # または.envファイルを作成: OPENAI_API_KEY=your-api-key
# メインプログラムの実行 uv run python main.py
# テストランナーは未設定 # pyproject.tomlにリンター/フォーマッターは未設定 # 推奨: ruff, black, mypy（コード品質向上のため）
# 開発用環境のインストール uv sync --group dev # Jupyter Notebookの起動 uv run jupyter notebook
階層的なマルチエージェントシステムによる自動タスク実行パイプライン：
タスク分析 (Task Analysis)
実行計画の階層構造
エージェント自動生成と実行
階層的な結果集約
agent-generator/ ├── main.py # エントリーポイント ├── src/ │ ├── models.py # データモデル定義（Pydantic） │ ├── agent_organization.py # メインシステムクラス │ ├── llm_analyzer.py # LLMベースのタスク分析 │ ├── task_executor.py # タスク実行エンジン │ └── agent_collaboration.py # （未使用） ├── jupyter/ # Notebook実験環境 │ └── main.ipynb └── pyproject.toml # プロジェクト設定
OPENAI_API_KEYfrom src.agent_organization import AgentOrganization, SystemConfig, TaskRequest # システム設定 config = SystemConfig(llm_model="gpt-4o-2024-08-06") agent_org = AgentOrganization(config) # タスク実行 task = "ユーザーの購買履歴を分析して、商品推薦レポートを作成してください" request = TaskRequest(task_id="task-001", description=task) result = await agent_org.execute_task(request)