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MiroFlow：MiroMindチームが公開した高性能マルチエージェントフレームワーク
MiroFlow：MiroMindチームが公開した高性能マルチエージェントフレームワーク紹介
MiroFlowは、MiroMindチームが公開した高性能なマルチAgentフレームワークです。さまざまな大規模モデルを、Openai Deep Researchのようにディープリサーチを行えるAIアシスタントへと変換します。簡単に言えば、モデルが人間のように研究し、自ら手順を組み立て、ツールを使用し、複数ステップの複雑なタスクを完了できるようにします。
MiroFlowのコア機能
マルチツール連携：ウェブ検索、Python実行、ファイル読み込み、コード実行、グラフ描画などのツールを組み合わせて活用でき、プロセス全体で使用できます。
メイン-サブAgentの分業：メインAgentがタスクを分割し、ブラウジング、コーディング、計算を担当するサブAgentに割り当てます。これにより、異なるタスクを同時に実行でき、より専門的になります。
高並行処理とフォールトトレランス：非同期キューとリトライ、タイムアウト、ロールバックを使用するため、インターフェースがフリーズしたりネットワークが不安定でも、スムーズに完了できます。
透明性と説明可能性：ウェブパネルがあり、左側でモデルの思考プロセスと使用されたツールをリアルタイムで確認でき、右側で最終回答を確認できます。問題のトラブルシューティングと信頼構築が容易になります。
ストリーミング出力：モデルの思考、ツールの進捗、中間結果をすぐに確認でき、ChatGPTの高度なモードのような感覚で使えます。
主要指標
GAIAディープリサーチテストで、合格率は72.2%〜82.4%であり、これは現在再現可能な最高成績のオープンソースAgentフレームワークです。
導入コストが低い：オープンソースのMiroThinkerモデルを使用するため、RTX 4090 1枚で全サービスを実行でき、有料のクローズドソースモデルを購入する必要がありません。
MiroFlowの使用シーン
学術研究：文献の自動検索、要点抽出、レビュー執筆を支援し、実験もサポートします。
ビジネス分析：財務報告、ニュース、ソーシャルデータを統合し、投資レポートや競合分析を作成します。
教育やプログラミング：宿題の手伝い、コードの作成とデバッグ、データグラフの作成を行います。
MiroFlowのエコシステム
MiroFlowはMiroMind AIエコシステムの一部であり、このエコシステムには他にも次のようなものがあります：
MiroThinker：オープンソースの基礎モデルで、ネイティブにツール推論をサポートします。
MiroVerse：高品質な14.7万件のオープンソース学習データを備え、エージェント学習の研究に使用されます。
MiroTrain / MiroRL：Agentモデルの学習と安定したツール利用を支援します。
MiroFlowクイックスタート
1. リポジトリをクローンし、環境を設定します：
git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroFlow && cd MiroFlow uv sync
2. APIキーを設定します：
cp .env.template .env # .envを編集し、OPENROUTER_API_KEYを追加します
3. 最初のAgentを実行します：
uv run main.py trace --config_file_name=agent_quickstart_reading --task="What is the first country listed in the XLSX file that have names starting with Co?" --task_file_name="data/FSI-2023-DOWNLOAD.xlsx"
GitHubリポジトリ： https://github.com/MiroMindAI/Miroflow
デモ：https://miromindai.github.io/MiroFlow/
