AgentRun: Jev 動力によるワークフロー言語

agent.run()

クイックスタート

環境要件

• Node.js: バージョン 22.19 以上
• npm: 必須

インストールとデモ実行

プロジェクトの根目录で以下のコマンドを実行してください：

# AgentRun DSL のインストール
npm install @parcha/agentrun-dsl@beta

# デモ実行（API キー不要）
npx agentrun demo

注意: 上記はサポート事例向けのデモです。独自のワークフロー構築には Pi 拡張機能 のインストールが必要です。

サンプルの実行方法

アニメーション中のワークフルォローを実行するには、コードベースをクローンしてビルドしてください：

git clone --branch main --single-branch https://github.com/Parcha-ai/agentrun.git
cd agentrun

# Node 環境の準備 (nvm 使用時)
nvm install && nvm use

# ビルドとデモ実行
npm ci --ignore-scripts
npm run build
npm run demo:support

デモ結果レポート

コマンド実行後、各ケースに対し以下の形式でレポートが出力されます：

テストコマンド

異なるシナリオをテストするには：

# 特定ケースの実行
npm run demo:support -- payment

# 全テスツートの実行
npm run test:support

# エスカレーション確認 (終了コード 2)
npm run demo:support -- unresolved

重要: 回答はスクリプト化されており、プロンプトを変更しても出力内容は固定されます。ライブ接続が必要な場合は後述の手順をご覧ください。

ワークフローの構造

ロジックと閾値

サポートワークフルォローでは以下の条件が適用されます：

• 回答テキストとソースへの参照: 必須です。
• Jev の自信度チェック: 「はい」判定で少なくとも

  0.8

  を満たす必要があります。
• フォールバック処理: チェックに失敗した場合は、一度エージェントの再試行を許容します。それでも条件を満たさなければ、**エスカレーション（審査）**へ移行します。

ノード定義 (JSON 例)

検索および意思決定ノードは JSON スキーマで定義されます。

Candidate

Fit

[
  {
    "node": "call",
    "label": "find-answer",
    "via": "tool",
    "tool": "help.search",
    "args": { "request": "{request}" },
    "out": "Candidate",
    "as": "answer",
    "deadline_s": 10
  },
  {
    "node": "judge",
    "label": "check-existing-answer",
    "state": { "request": "{request}", "answer": "{answer}" },
    "out": "Fit",
    "as": "fit"
  }
]

機能特性

• 記述形式: JSON または TypeScript ビルダー + Zod コントラクト対応。
• 自動化: ビルダーによる入出力型の推論、解釈器による実行時中間状態の経路検査。
• 高度な処理: 他のワークフルォローへの呼び出し、並列タスク処理、有界ループの実行が可能。

アプリケーションとの連携

インストール

アプリケーション内でコアと Jev アダプターをインストールしてください：

npm install @parcha/agentrun-dsl@beta @parcha/agentrun-jev@beta

実装手順

1. アダプターの提供

   • ツール、既存エージェントは

     runEffect

     で接続。
   • エージェントへの呼び出しは

     runNode

     を使用。
   • Jev の意思決定は

     createJevRunner()

     と

     runJudge

     で結合。

2. ワークフルォローの定義とテスト

   • スキーマ、ステップ、閾値、審査経路を記述します。
   • まずは**フィクスチャ（モックデータ）**を用いて検証し、その後実際のタスクで評価してください。

3. エージェントへの統合

   • runWorkflow

     を呼び出す関数をエージェントのツールとして登録。
   • ワークフルォローの結果、エスカレーション、エラーを適切にハンドリングします。

設定注意: ライブ Jev 呼び出しには、TypeSafe ダッシュボードから取得した

TYPESAFE_API_KEY

が必要です（コーディング用エージェントのログインとは別のキー）。Jev を使用しないワークフルォローでは不要です。

Pi での利用

Pi (バージョン 0.87.0 以上) に AgentRun をインストールする手順です：

# プロジェクトへのインストール (-l: local flag)
pi install npm:@parcha/agentrun-pi@0.1.0-beta.4 -l --offline

ヒント:

--offline

フラグは起動時のダウンロードをスキップします。Pi はロード前にプロジェクトの信頼性を確認するため、指示に従ってください。クローン作業は不要です。

利用可能なコマンド

/agentrun demo

/agentrun run

/agentrun demo live

/agentrun status

/agentrun show

/agentrun stop

プロンプトによる構築

Pi にモデルへのアクセス権限があれば、ワークフルォローを自然言語で指示できます：

例:

/agentrun Research how this repository handles cancellation. Investigate the runtime and tests separately, then report gaps with file references.

• 処理完了後は

  /reload

  を実行。
• プロジェクト固有の定義は

  /agentrun save <name>

  および

  /agentrun load <name>

  で管理（実行入力・権限は含まれません）。

その他のサンプルケース

リサーチデモの実行

ビルド済みクローンからスクリプト化されたリサーチワークフルォロー（例：「Wiki からコードリポジトリへドキュメント移管すべきか？」）を実行できます。

npm run demo
npm run eval:research

これはサブ質問の計画、並列調査、証拠スクリーニング、レポート作成を自動化し、6 つのラベル付きケースを検査します。実際の Jev と Pi モデルへ接続することも可能です。

パッケージとライセンス

パッケージ役割分担

@parcha/agentrun-dsl

@parcha/agentrun-jev

@parcha/agentrun-pi

制限事項とライセンス

• バージョン: 0.1.0-beta.4
• セキュリティ: コードノードはプロセス権限で JavaScript を実行しますが、未認証の作成者に対してはホスト管理下のサンドボックスが必要です。
• 精度保証: 型付き意思決定や検証済み出力形状は、回答の事実的正確性を証明するものではありません。
• ライセンス: Apache-2.0 (Grep.ai で構築)
• 著作権: © 2026 Parcha Labs, Inc.

開発環境の詳細やコントリビュートについては Contributing、バグ報告は Issue をご参照ください。