AIオーケストレーションに必要なすべて

EDDIは、AIエージェントの構築、デプロイ、管理のための完全な本番環境対応プラットフォームを提供、ボイラープレート不要。

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会話ターンの流れ

ステージを選ぶと、その処理内容、設定、書き込む内容が表示されます。

Input

ここで起きること

チャット、Slack、API、MCP クライアントからメッセージが届きます。元のテキストは Conversation memory の新しいステップの最初のエントリになります。まだ task は実行されていないため、このステージでは監査エントリではなくメモリのステップを示します。

説明用のサンプル値

Conversation memory

{
  "key": "input",
  "value": "What is the weather?"
}

Parser

ここで起きること

parser はテキストを正規化し、エージェントの辞書で照合して、単語やフレーズを trigger(current_weather) のような意味表現に変換します。モデル呼び出しではなく辞書の照合なので、同じテキストからは常に同じ表現が得られます。

パイプラインの各 task は 1 件のエントリを書き込みます。HMAC 署名付き、追記専用、シーケンス検査付きです。

説明用のサンプル値

設定

{
  "words": [
    {
      "word": "weather",
      "expressions": "trigger(current_weather)",
      "frequency": 0
    }
  ],
  "phrases": [
    {
      "phrase": "what is the weather",
      "expressions": "trigger(current_weather)"
    }
  ]
}

監査エントリの例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.parser",
  "taskType": "expressions",
  "taskIndex": 0,
  "durationMs": 3,
  "input": {
    "input": "What is the weather?"
  },
  "output": {
    "expressions": [
      "trigger(current_weather)"
    ]
  },
  "actions": [],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 0
}

Behavior Rules

ここで起きること

Behavior Rules は、表現と Conversation memory に対する IF-THEN の条件です。一致したルールがアクションを発行します。ルーティングはコードではなく設定なので、同じ入力は毎回同じ経路をたどります。

パイプラインの各 task は 1 件のエントリを書き込みます。HMAC 署名付き、追記専用、シーケンス検査付きです。

説明用のサンプル値

設定

{
  "behaviorGroups": [
    {
      "name": "",
      "behaviorRules": [
        {
          "name": "Ask for City",
          "actions": [
            "ask_for_city"
          ],
          "conditions": [
            {
              "type": "inputmatcher",
              "configs": {
                "expressions": "trigger(current_weather)"
              },
              "conditions": []
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

監査エントリの例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.behavior",
  "taskType": "behavior_rules",
  "taskIndex": 1,
  "durationMs": 1,
  "input": {
    "expressions": [
      "trigger(current_weather)"
    ]
  },
  "output": {
    "behavior_rules:success": [
      "Ask for City"
    ]
  },
  "actions": [
    "ask_for_city"
  ],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 1
}

Tasks

ここで起きること

task はアクションを待ち受けます。LLM 呼び出し、HTTP 呼び出し、MCP ツール、ナレッジベース検索などです。各 task は、読み取った内容、生成した内容、モデルとツールの詳細を含む署名付き監査エントリを 1 件書き込みます。

パイプラインの各 task は 1 件のエントリを書き込みます。HMAC 署名付き、追記専用、シーケンス検査付きです。

説明用のサンプル値

設定

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "simpleChat",
      "type": "anthropic",
      "description": "Answers weather questions",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:anthropic-key}",
        "modelName": "claude-sonnet-5-5",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

監査エントリの例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": 0,
  "taskId": "ai.labs.llm",
  "taskType": "langchain",
  "taskIndex": 2,
  "durationMs": 1840,
  "input": {
    "input": "What is the weather in Vienna?",
    "actions": [
      "send_message"
    ]
  },
  "output": {
    "text": "Vienna: 14 °C, light rain."
  },
  "llmDetail": {
    "modelName": "claude-sonnet-5-5",
    "inputTokens": 412,
    "outputTokens": 18
  },
  "toolCalls": {
    "name": "get_weather",
    "args": {
      "city": "Vienna"
    },
    "result": "14 °C, light rain"
  },
  "actions": [
    "send_message"
  ],
  "cost": 0.0016,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 2
}

Output

ここで起きること

Output テンプレートは、発行されたアクションを返信（テキストとクイックリプライ）に変換します。返信はメモリに保存され、メッセージの送信元チャネルに返されます。

説明用のサンプル値

設定

{
  "outputSet": [
    {
      "action": "ask_for_city",
      "timesOccurred": 0,
      "outputs": [
        {
          "valueAlternatives": [
            {
              "type": "text",
              "text": "Which city would you like to know the weather of?"
            }
          ]
        }
      ],
      "quickReplies": []
    }
  ]
}

Conversation memory

{
  "key": "output",
  "value": [
    "Which city would you like to know the weather of?"
  ]
}

Tool boundary

ここで起きること

ツール呼び出しは、どこから来ても同じ境界を通ります。toolApprovals のパターンに一致する呼び出しは人間が判断するまで一時停止し、その判断は hitl.approval エントリとして ledger に記録されます。認証情報は ${vault:keyName} 参照として vault から取得されます。

パイプラインの各 task は 1 件のエントリを書き込みます。HMAC 署名付き、追記専用、シーケンス検査付きです。

説明用のサンプル値

設定

{
  "hitlConfig": {
    "toolApprovals": {
      "requireApproval": [
        "mcp:*",
        "delete_*",
        "transfer_funds"
      ],
      "exempt": [
        "mcp:read_*"
      ],
      "approvalTimeout": "PT30M",
      "timeoutPolicy": "AUTO_REJECT",
      "pauseReason": "Approval required for {toolNames}"
    }
  }
}

監査エントリの例

{
  "id": "0b5e9a0c-6f3d-4b1e-9d57-2c1f8a7e4d10",
  "conversationId": "6650f1c2a7b94e0012ab34cd",
  "agentId": "support-agent",
  "agentVersion": 1,
  "userId": "user-4711",
  "environment": "production",
  "stepIndex": -1,
  "taskId": "hitl.approval",
  "taskType": "hitl",
  "taskIndex": -1,
  "durationMs": 0,
  "input": {},
  "output": {
    "verdict": "APPROVED",
    "decidedBy": "slack:U04EXAMPLE",
    "automated": false,
    "pauseType": "TOOL_CALL",
    "toolDecisions": [
      {
        "callId": "call_01",
        "toolName": "transfer_funds",
        "verdict": "APPROVED",
        "amended": false,
        "argsDigest": "sha256:9c1d…e407"
      }
    ]
  },
  "actions": [],
  "cost": 0,
  "timestamp": "2026-10-14T09:12:41.208Z",
  "hmac": "v4:a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468a3f1c09e5b7d2468",
  "agentSignature": "MEUCIQDk3x…9fQ==",
  "sequence": 3
}

Conversation memory

ここで起きること

Conversation memory は、すべてのステップ（input、expressions、actions、output）と、ステップ、会話、ユーザー（longTerm）のスコープを持つプロパティを保持します。会話の状態（READY、IN_PROGRESS、ENDED、AWAITING_HUMAN、ERROR）も一緒に保存されます。

説明用のサンプル値

Conversation memory

{
  "conversationState": "READY",
  "conversationSteps": [
    {
      "data": [
        {
          "key": "input",
          "value": "What is the weather?"
        },
        {
          "key": "expressions",
          "value": [
            "trigger(current_weather)"
          ]
        },
        {
          "key": "actions",
          "value": [
            "ask_for_city"
          ]
        },
        {
          "key": "output",
          "value": [
            "Which city would you like to know the weather of?"
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "conversationProperties": {
    "chosenCity": "Vienna"
  }
}

すべてのターンは同じパイプラインを実行します。ビヘイビアルールがアクションを発行して何が起きるかを決め、タスクはそのアクションを待ち受けます：LLM呼び出し、HTTP呼び出し、MCPツール、ナレッジベース検索。すべてのツール呼び出しは同じ統制された境界を通過し、メモリは重要な情報をあるターンから次のターンへ、ある会話から次の会話へと引き継ぎます。

コアプラットフォーム

EDDIを完全なAIオーケストレーションプラットフォームにする基本機能。

🖥️ EDDIマネージャー

エージェントをビジュアルに構築、デプロイ、監視するための本番環境対応React UI、11言語i18n、ライブチャットデバッグ、監査ダッシュボード付き。

⚙️ Config-as-Code

エージェントロジックはJSON設定で、コンパイルされたコードではありません。プロンプトエンジニアが即座にイテレーション、再デプロイ不要。

🔌 MCPサーバー（89ツール）

Model Context Protocolによる完全なAIネイティブ制御。Claude Desktop、Cursor、カスタムクライアントがエージェントをプログラム的に管理。

🔐 セキュリティファースト

eval()なし、Vault統合、パストラバーサル保護、OIDC/Keycloak、ユーザーごとのワークスペース、暗号化監査証跡。

✋ ヒューマン・イン・ザ・ループ

ターンの一時停止、ツール呼び出しのゲート、フェーズ承認。承認ワークフローにタイムアウトポリシー、Slackカード、クラッシュ耐性のある状態を備えます。

🚀 パフォーマンス

エンタープライズランタイムによる数百万の軽量スレッド、I/OバウンドLLMワークロード向け。

🤖 マルチエージェント

インテントベースのディスカバリー、マネージド会話、そして投票、共有アーティファクト、人間のメンバー参加に対応したグループコラボレーション。

AI機能

EDDIエージェントをよりスマートに、高速に、コスト効率良くする高度なAI機能。

組み込みエージェントツール

EDDIには会話中にエージェントが呼び出せる12のすぐに使えるツールが付属、外部セットアップ不要。

🔍Web検索DuckDuckGoまたはGoogle Custom Search

🧮計算機サンドボックス数式パーサー（eval()なし）

🌐WebスクレイパーSSRF保護付きコンテンツ抽出

📄PDFリーダーSSRF保護付きドキュメント抽出

☁️天気リアルタイム天気データ

🕐日時現在の日付と時刻

📊データフォーマッター構造化データ変換

📝テキスト要約LLMによる要約

🔌HTTP CallsREST APIをLLMツールとして公開

🧠ユーザーメモリ永続メモリの読み書き・検索

🔙会話リコール要約された履歴を掘り下げる

📎マルチモーダル画像、PDF、音声、動画のMIMEルーティング

設定とポータビリティ

エージェント設定はポータブル、コンポーザブル、同期対応、環境間でエージェントを摩擦なく移動。

📤 Import / Export

エージェントをZIPファイルとしてポータブルに。自動シークレット除去付き。インポートはマージまたは上書き、バージョン競合なし。

🔄 Agent Sync

構造マッチング、コンテンツdiff、選択的リソースピッキングによるインスタンス間ライブ同期。

📝 Prompt Snippets

再利用可能でバージョン管理されたシステムプロンプトビルディングブロック。{{snippets.safety_rules}}で参照。

機能

エンタープライズ

マネージドクラウド＆エンタープライズサポート

リソース

AIオーケストレーションに必要なすべて

会話ターンの流れ

Input

Parser

Behavior Rules

Tasks

Output

Tool boundary

Conversation memory

コアプラットフォーム

🖥️ EDDIマネージャー

⚙️ Config-as-Code

🔌 MCPサーバー（89ツール）

🔐 セキュリティファースト

✋ ヒューマン・イン・ザ・ループ

🚀 パフォーマンス

🤖 マルチエージェント

AI機能

🧠 メモリ＆コンテキスト

📚 ナレッジ＆RAG

📈 モデルカスケード

🧭 19のLLMプロバイダー

⏰ スケジューリング＆ハートビート

組み込みエージェントツール

設定とポータビリティ

📤 Import / Export

🔄 Agent Sync

📝 Prompt Snippets

エンジニアリングエクセレンス

📊 オブザーバビリティ

🧪 コード品質

🧩 AI対応

AIオーケストレーションに 必要なすべて

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Behavior Rules

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Output

Tool boundary

Conversation memory

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📚 ナレッジ＆RAG

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