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Plaintext
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---
dimensions:
type:
primary: implementation
detail: high
level: intermediate
standard_title: Agent
language: ja
title: Agent
description: このドキュメントでは、DifyのAgent戦略プラグインの開発プロセスについて詳しく説明します。ManifestファイルへのAgent戦略フィールドの追加、Agentプロバイダーの定義、Agent戦略を実装するためのコアステップが含まれます。パラメータの取得、モデルの呼び出し、ツールの呼び出し、ログの生成と管理に関する完全なサンプルコードも詳細に解説しています。
---
Agent戦略は、標準の入力内容と出力形式を定義する拡張可能なテンプレートです。具体的なAgent戦略インターフェースの機能コードを開発することで、CoT（思考の連鎖）/ ToT（思考の木）/ GoT（思考のグラフ）/ BoT（思考の骨格）など、さまざまなAgent戦略を実現し、[Sementic Kernel](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/) のような複雑な戦略を実装できます。
### Manifest内へのフィールド追加
プラグインにAgent戦略を追加するには、`manifest.yaml`ファイル内に`plugins.agent_strategies`フィールドを新たに追加し、Agentプロバイダーも定義する必要があります。サンプルコードは以下の通りです。
```yaml
version: 0.0.2
type: plugin
author: "langgenius"
name: "agent"
plugins:
agent_strategies:
- "provider/agent.yaml"
```
ここでは、`manifest`ファイル内の一部の無関係なフィールドは省略されています。Manifestの詳細な形式については、[マニフェストファイルによるプラグイン情報の定義](/plugin-dev-ja/0411-plugin-info-by-manifest)ドキュメントを参照してください。
### Agentプロバイダーの定義
次に、`agent.yaml`ファイルを新規作成し、基本的なAgentプロバイダー情報を入力する必要があります。
```yaml
identity:
author: langgenius
name: agent
label:
en_US: Agent
zh_Hans: Agent
pt_BR: Agent
description:
en_US: Agent
zh_Hans: Agent
pt_BR: Agent
icon: icon.svg
strategies:
- strategies/function_calling.yaml
```
主にいくつかの記述的な基本情報を含み、現在のプロバイダーがどの戦略を含むかを指定します。上記のサンプルコードでは、最も基本的な`function_calling.yaml`戦略ファイルのみが指定されています。
### Agent戦略の定義と実装
#### 定義
次に、Agent戦略を実現できるコードを定義する必要があります。`function_calling.yaml`ファイルを新規作成します：
```yaml
identity:
name: function_calling
author: Dify
label:
en_US: FunctionCalling
zh_Hans: FunctionCalling
pt_BR: FunctionCalling
description:
en_US: Function Calling is a basic strategy for agent, model will use the tools provided to perform the task.
zh_Hans: Function Callingは基本的なAgent戦略であり、モデルは提供されたツールを使用してタスクを実行します。
pt_BR: Function Calling is a basic strategy for agent, model will use the tools provided to perform the task.
parameters:
- name: model
type: model-selector
scope: tool-call&llm
required: true
label:
en_US: Model
zh_Hans: モデル
pt_BR: Model
- name: tools
type: array[tools]
required: true
label:
en_US: Tools list
zh_Hans: ツールリスト
pt_BR: Tools list
- name: query
type: string
required: true
label:
en_US: Query
zh_Hans: ユーザーの質問
pt_BR: Query
- name: max_iterations
type: number
required: false
default: 5
label:
en_US: Max Iterations
zh_Hans: 最大反復回数
pt_BR: Max Iterations
max: 50
min: 1
extra:
python:
source: strategies/function_calling.py
```
コード形式は[`Tool`標準形式](tool.md)に似ており、`model`、`tools`、`query`、`max_iterations`など合計4つのパラメータを定義し、最も基本的なAgent戦略の実装を容易にします。このコードの意味は、ユーザーがモデルと使用するツールを選択し、最大反復回数を設定し、最終的にqueryを渡してAgentの実行を開始できるようにすることです。
#### 機能実装コードの作成
**パラメータの取得**
上記で定義された4つのパラメータに基づき、`model`タイプのパラメータは`model-selector`であり、`tool`タイプのパラメータは特殊な`array[tools]`です。パラメータで取得された形式は、SDKに組み込まれている`AgentModelConfig`と`list[ToolEntity]`を使用して変換できます。
```python
from dify_plugin.interfaces.agent import AgentModelConfig, AgentStrategy, ToolEntity
class FunctionCallingParams(BaseModel):
query: str
model: AgentModelConfig
tools: list[ToolEntity] | None
maximum_iterations: int = 3
class FunctionCallingAgentStrategy(AgentStrategy):
def _invoke(self, parameters: dict[str, Any]) -> Generator[AgentInvokeMessage]:
"""
Run FunctionCall agent application
"""
fc_params = FunctionCallingParams(**parameters)
```
**モデルの呼び出し**
指定されたモデルの呼び出しは、Agentプラグインに不可欠な機能です。SDK内の`session.model.invoke()`関数を使用してモデルを呼び出します。`model`から必要な入力パラメータを取得できます。
`invoke model`のメソッドシグネチャのサンプルコード：
```python
def invoke(
self,
model_config: LLMModelConfig,
prompt_messages: list[PromptMessage],
tools: list[PromptMessageTool] | None = None,
stop: list[str] | None = None,
stream: bool = True,
) -> Generator[LLMResultChunk, None, None] | LLMResult:
```
モデル情報`model_config`、プロンプト情報`prompt_messages`、およびツール情報`tools`を渡す必要があります。
そのうち`prompt_messages`パラメータは以下のサンプルコードを参照して呼び出すことができますが、`tool_messages`は一定の変換が必要です。
`invoke model`の使用方法のサンプルコードを参照してください：
```python
from collections.abc import Generator
from typing import Any
from pydantic import BaseModel
from dify_plugin.entities.agent import AgentInvokeMessage
from dify_plugin.entities.model.llm import LLMModelConfig
from dify_plugin.entities.model.message import (
PromptMessageTool,
SystemPromptMessage,
UserPromptMessage,
)
from dify_plugin.entities.tool import ToolParameter
from dify_plugin.interfaces.agent import AgentModelConfig, AgentStrategy, ToolEntity
class FunctionCallingParams(BaseModel):
query: str
instruction: str | None
model: AgentModelConfig
tools: list[ToolEntity] | None
maximum_iterations: int = 3
class FunctionCallingAgentStrategy(AgentStrategy):
def _invoke(self, parameters: dict[str, Any]) -> Generator[AgentInvokeMessage]:
"""
Run FunctionCall agent application
"""
# init params
fc_params = FunctionCallingParams(**parameters)
query = fc_params.query
model = fc_params.model
stop = fc_params.model.completion_params.get("stop", []) if fc_params.model.completion_params else []
prompt_messages = [
SystemPromptMessage(content="あなたのシステムプロンプトメッセージ"),
UserPromptMessage(content=query),
]
tools = fc_params.tools
prompt_messages_tools = self._init_prompt_tools(tools)
# invoke llm
chunks = self.session.model.llm.invoke(
model_config=LLMModelConfig(**model.model_dump(mode="json")),
prompt_messages=prompt_messages,
stream=True,
stop=stop,
tools=prompt_messages_tools,
)
def _init_prompt_tools(self, tools: list[ToolEntity] | None) -> list[PromptMessageTool]:
"""
Init tools
"""
prompt_messages_tools = []
for tool in tools or []:
try:
prompt_tool = self._convert_tool_to_prompt_message_tool(tool)
except Exception:
# APIツールは削除された可能性があります
continue
# save prompt tool
prompt_messages_tools.append(prompt_tool)
return prompt_messages_tools
def _convert_tool_to_prompt_message_tool(self, tool: ToolEntity) -> PromptMessageTool:
"""
convert tool to prompt message tool
"""
message_tool = PromptMessageTool(
name=tool.identity.name,
description=tool.description.llm if tool.description else "",
parameters={
"type": "object",
"properties": {},
"required": [],
},
)
parameters = tool.parameters
for parameter in parameters:
if parameter.form != ToolParameter.ToolParameterForm.LLM:
continue
parameter_type = parameter.type
if parameter.type in {
ToolParameter.ToolParameterType.FILE,
ToolParameter.ToolParameterType.FILES,
}:
continue
enum = []
if parameter.type == ToolParameter.ToolParameterType.SELECT:
enum = [option.value for option in parameter.options] if parameter.options else []
message_tool.parameters["properties"][parameter.name] = {
"type": parameter_type,
"description": parameter.llm_description or "",
}
if len(enum) > 0:
message_tool.parameters["properties"][parameter.name]["enum"] = enum
if parameter.required:
message_tool.parameters["required"].append(parameter.name)
return message_tool
```
**ツールの呼び出し**
ツールの呼び出しもAgentプラグインに不可欠な機能です。`self.session.tool.invoke()`を使用して呼び出すことができます。`invoke tool`のメソッドシグネチャのサンプルコード：
```python
def invoke(
self,
provider_type: ToolProviderType,
provider: str,
tool_name: str,
parameters: dict[str, Any],
) -> Generator[ToolInvokeMessage, None, None]
```
必須パラメータは`provider_type`、`provider`、`tool_name`、`parameters`です。そのうち`tool_name`と`parameters`は、Function CallingではLLMによって生成されることがよくあります。`invoke tool`の使用例コード：
```python
from dify_plugin.entities.tool import ToolProviderType
class FunctionCallingAgentStrategy(AgentStrategy):
def _invoke(self, parameters: dict[str, Any]) -> Generator[AgentInvokeMessage]:
"""
Run FunctionCall agent application
"""
fc_params = FunctionCallingParams(**parameters)
# tool_call_name and tool_call_args parameter is obtained from the output of LLM
tool_instances = {tool.identity.name: tool for tool in fc_params.tools} if fc_params.tools else {}
tool_instance = tool_instances[tool_call_name]
tool_invoke_responses = self.session.tool.invoke(
provider_type=ToolProviderType.BUILT_IN,
provider=tool_instance.identity.provider,
tool_name=tool_instance.identity.name,
# デフォルト値を追加
parameters={**tool_instance.runtime_parameters, **tool_call_args},
)
```
`self.session.tool.invoke()`関数の出力はGeneratorであり、同様にストリーミング解析が必要であることを意味します。
解析方法については、以下の関数を参照してください：
```python
import json
from collections.abc import Generator
from typing import cast
from dify_plugin.entities.agent import AgentInvokeMessage
from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage
def parse_invoke_response(tool_invoke_responses: Generator[AgentInvokeMessage]) -> str:
result = ""
for response in tool_invoke_responses:
if response.type == ToolInvokeMessage.MessageType.TEXT:
result += cast(ToolInvokeMessage.TextMessage, response.message).text
elif response.type == ToolInvokeMessage.MessageType.LINK:
result += (
f"結果リンク: {cast(ToolInvokeMessage.TextMessage, response.message).text}。"
+ " ユーザーに確認するよう伝えてください。"
)
elif response.type in {
ToolInvokeMessage.MessageType.IMAGE_LINK,
ToolInvokeMessage.MessageType.IMAGE,
}:
result += (
"画像は既に作成されユーザーに送信済みです。"
+ "作成する必要はありません。ユーザーに今すぐ確認するよう伝えてください。"
)
elif response.type == ToolInvokeMessage.MessageType.JSON:
text = json.dumps(cast(ToolInvokeMessage.JsonMessage, response.message).json_object, ensure_ascii=False)
result += f"ツール応答: {text}。"
else:
result += f"ツール応答: {response.message!r}。"
return result
```
#### Log
Agentの思考プロセスを確認したい場合、正常に返されたメッセージを確認する以外に、専用のインターフェースを使用してAgent全体の思考プロセスをツリー構造で表示することもできます。
**ログの作成**
* このインターフェースは`AgentLogMessage`を作成して返します。このMessageはログ内のツリーのノードを表します。
* `parent`が渡された場合、そのノードは親ノードを持つことを示します。
* ステータスはデフォルトで"Success"（成功）です。ただし、タスクの実行プロセスをよりよく表示したい場合は、まずステータスを"start"に設定して「実行中」のログを表示し、タスク完了後にそのログのステータスを"Success"に更新することができます。これにより、ユーザーはタスクの開始から完了までの全プロセスを明確に確認できます。
* `label`は、最終的にユーザーにログのタイトルを表示するために使用されます。
```python
def create_log_message(
self,
label: str,
data: Mapping[str, Any],
status: AgentInvokeMessage.LogMessage.LogStatus = AgentInvokeMessage.LogMessage.LogStatus.SUCCESS,
parent: AgentInvokeMessage | None = None,
) -> AgentInvokeMessage
```
**ログの完了**
前のステップで開始ステータスとして`start`状態を選択した場合、ログ完了インターフェースを使用してステータスを変更できます。
```python
def finish_log_message(
self,
log: AgentInvokeMessage,
status: AgentInvokeMessage.LogMessage.LogStatus = AgentInvokeMessage.LogMessage.LogStatus.SUCCESS,
error: Optional[str] = None,
) -> AgentInvokeMessage
```
**インスタンス**
この例では、単純な2ステップの実行プロセスを示しています。まず「思考中」のステータスログを出力し、次に実際のタスク処理を完了します。
```python
class FunctionCallingAgentStrategy(AgentStrategy):
def _invoke(self, parameters: dict[str, Any]) -> Generator[AgentInvokeMessage]:
thinking_log = self.create_log_message(
data={
"Query": parameters.get("query"),
},
label="思考中",
status=AgentInvokeMessage.LogMessage.LogStatus.START,
)
yield thinking_log
llm_response = self.session.model.llm.invoke(
model_config=LLMModelConfig(
provider="openai",
model="gpt-4o-mini",
mode="chat",
completion_params={},
),
prompt_messages=[
SystemPromptMessage(content="あなたは役立つアシスタントです"),
UserPromptMessage(content=parameters.get("query")),
],
stream=False,
tools=[],
)
thinking_log = self.finish_log_message(
log=thinking_log,
)
yield thinking_log
yield self.create_text_message(text=llm_response.message.content)
```
## 関連リソース
- [プラグイン開発の基本概念](/plugin-dev-ja/0111-getting-started-dify-plugin) - プラグイン開発の全体的なアーキテクチャを理解する
- [Agent戦略プラグイン開発例](/plugin-dev-ja/9433-agent-strategy-plugin) - 実際のAgent戦略プラグイン開発例
- [マニフェストファイルによるプラグイン情報の定義](/plugin-dev-ja/0411-plugin-info-by-manifest) - Manifestファイルの詳細な形式を理解する
- [モデルの逆呼び出し](/plugin-dev-ja/9242-reverse-invocation-model) - プラットフォーム内のモデル機能を呼び出す方法を理解する
- [ツールの逆呼び出し](/plugin-dev-ja/9242-reverse-invocation-tool) - 他のプラグインを呼び出す方法を理解する
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