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19のLLMプロバイダー、サイトをクロールしファイルを読み込むナレッジベース、互換性のあるエージェントバージョンに追従する会話新機能

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Mistral AIオープンウェイト

Mistral Medium 3.5

指示追従、推論、コーディングを兼ね備えた128BのDenseマルチモーダルモデル。推論強度はリクエストごとに設定できます。

強み

  • リクエストごとの推論強度
  • エージェントとコーディング向けに設計
  • 関数呼び出しとJSON出力
  • GPU 4基でセルフホスト可能

最適な用途

  • エージェント型ワークフロー
  • コーディングエージェント
  • 長いドキュメント

EDDIで実行する

最も手早いのはEDDIマネージャーです:エージェントウィザードまたはPlatform Operatorを開き、プロバイダーとモデルを選びます。自分で設定する場合は、使いたいプロバイダーについて以下の手順に従ってください。

Mistral AI · type: "mistral"

モデルID: mistral-medium-3-5

1. 認証情報を保存する

プロバイダーのAPIキーを、EDDIマネージャーのシークレットVault、またはPUT /secretstore/secrets/default/mistral-keyで、以下で使う名前で追加します。設定からは${vault:…}として参照するため、キーが平文で現れることはありません。

${vault:mistral-key}

2. LLMタスクを設定する

これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "mistral",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:mistral-key}",
        "modelName": "mistral-medium-3-5",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

または1回の呼び出しでエージェント全体を作成

setup_agentはルール、LLM設定、ワークフローを書き込み、エージェントをデプロイします。MCPまたはPOST /administration/agents/setupで呼び出せます。

setup_agent(
  agentName: "My mistral-medium-3-5 agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "mistral",
  model: "mistral-medium-3-5",
  apiKey: "${vault:mistral-key}"
)

関連モデル

出典

このページの情報はベンダーのドキュメントに基づき、2026-09-30に確認したものです。モデルは頻繁に変わるため、制限値に依存する前にベンダーに確認してください。価格はここには掲載していません:ベンダーの料金ページをご覧ください。

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