MervinPraison/PraisonAI

複数のAIエージェントを5行のコードで展開し、自律的に調査・計画・実行するタスク自動化フレームワーク

開発の材料自由に使える · MITAI エージェントPython難易度
8,954+37今週👀 1030
1,418フォーク69Issue
デモ・公式サイトをひらくpraison.ai
콜드바이트 さんが用意した一膳
2026년 8월 8일에 차림 · 차린 밥상 60그릇
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中辛 の解説

Pythonベースのマルチエージェント フレームワークで、OpenAI・Anthropic・Geminiなど100以上のLLMプロバイダーに対応しています。コア praisonaiagents)はシンプルで、・ダッシュボード・UI ビルダーなどオプションが充実しています。5段階のエージェント スタック(プロンプト・コンテキスト・ハーネス・ループ・グラフ)を完全に実装し、・E2B・Modal などのマネージド サンドボックスで即座に本番運用でき、Demo なしでも実例集が豊富です。

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 複数のAIエージェントを組み合わせて市場調査・データ分析・ブログ生成などを自動実行する
  • Telegram・Slack・Discordに接続した24時間のカスタマーサポートボットを構築・運用する
  • 複雑な多段階のビジネスプロセス(コード生成→デバッグ→デプロイ)をエージェント チームに任せて自動化する

핵심 기능

5層エージェント スタック(プロンプト・コンテキスト・ハーネス・ループ・グラフ)の統合実装Docker・E2B・Modal などのマネージド サンドボックスでツール実行を隔離・スケール100以上のLLMプロバイダー対応(OpenAI・Anthropic・Gemini・DeepSeek など)

대안 대비 차별점

1層~2層のみを提供する他のエージェント フレームワークと異なり、PraisonAI は5層スタック全体をカバーしており、各層で明示的な制御(プロンプト最適化・コンテキスト圧縮・ツール承認・ループ予算・グラフ トポロジー)が可能です。

食べた人たち

実際に使ってみた人の記録です — 一言も完走の記録も、確認のうえで公開しています。

試食評 · 使った人のひとこと

まだ試食評がありません。使ってみたら、最初のひとことをどうぞ。

ほかのリポジトリの試食評を見る →

이 레포로 만든 것들

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このリポジトリの作り方

はじめてですか? むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。

준비물

  • Python 3.8+
  • OpenAI API キー(デフォルトプロバイダー)または他のLLMプロバイダーの認証情報

바로 시작하기

  1. コアSDKをインストール
pip install praisonaiagents
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
  1. 最初のエージェントを実行
from praisonaiagents import Agent

agent = Agent(instructions="You are a senior data analyst.")
agent.start("Analyze the top 3 tech trends of 2026 and format as a markdown table.")
  1. ロール・目標を指定したエージェント
from praisonaiagents import Agent

agent = Agent(
    role="Senior Data Analyst",
    goal="Turn raw numbers into decisions",
    output="verbose"
)
agent.start("Summarise Q3 revenue trends")
  1. ツールと承認ゲートを追加
from praisonaiagents import Agent, MCP, tool

@tool
def deploy(env: str) -> str:
    return f"Deployed to {env}"

agent = Agent(
    name="ReleaseEngineer",
    instructions="You are a release engineer.",
    tools=[deploy, MCP("npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp")],
    approval=True
)
agent.start("Deploy to staging, then list the files you can read")
  1. マネージド サンドボックスで実行
from praisonaiagents import Agent

agent = Agent(
    name="builder",
    instructions="You build things.",
    tools_run_on="docker"
)
agent.start("Write a Python script that prints the first 10 primes, then run it")

ギット飯トライで味見

入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。

ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。

npx gitbap-try MervinPraison/PraisonAI

Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは? →

スター推移 · 7日

8,954+37 / 7일

使いやすさ · まねしやすいか

ベストサンプルサンプル評点 62/100
  • ゆるいライセンス
  • テストあり
  • サンプル集
  • 最近の更新
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • テンプレート

最近の更新あり · 2024 年に作成

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/MervinPraison/PraisonAI.svg)](https://www.gitbap.com/r/MervinPraison/PraisonAI)
Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方

ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。

方法 ① コネクタ URL

Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。

https://www.gitbap.com/api/mcp
方法 ② プラグイン(試用まで)

プラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
つなぎ方をくわしく →

AI が README をもとに要約しました · 原文を見る