# AitherOSにおけるマルチエージェント計画生成の簡略例
def generate_structured_plan(objective, agents):
    leader_agent = find_leader_agent(agents)

    # リーダーがタスクを構造化された実行計画に分解する
    plan = leader_agent.submit(
        message=f"この目的をサブタスクに分解してください： {objective}",
        output_format="json"
    )

    # 計画にはサブタスク、エージェントの割り当て、依存関係が含まれる
    return plan.subtasks

// ハイブリッド実行のスケジューリング簡略例
async function executeHybridPlan(plan) {
  const completedTasks = new Set();
  const results = {};

  while (!allTasksComplete(plan, completedTasks)) {
    // 依存関係がすべて満たされているタスクを見つける
    const readyTasks = plan.filter(task => 
      !completedTasks.has(task.id) && 
      task.dependencies.every(dep => completedTasks.has(dep))
    );

    // 準備できたタスクを並列で実行する
    const taskResults = await Promise.all(
      readyTasks.map(task => executeAgentTask(task))
    );

    // 結果を記録し、タスクを完了としてマークする
    taskResults.forEach(result => {
      results[result.taskId] = result.output;
      completedTasks.add(result.taskId);
    });
  }

  return results;
}

# マルチエージェントシステムにおけるコンテキスト構築の例
def build_context_for_agent(agent_id, subtask, plan, execution_history):
    # このエージェントが依存するタスクの出力を取得する
    dependent_outputs = [
        task.output for task in plan 
        if task.status == "completed"and task.id in subtask.depends_on
    ]

    # 最近の会話履歴を取得する（スライディングウィンドウ）
    recent_messages = execution_history.get_recent_messages(limit=20)

    # ベクトル類似度を用いて関連する長期メモリを取得する
    relevant_memory = vector_db.query(
        query=subtask.description,
        collection=f"agent_{agent_id}_memory",
        limit=3
    )

    # すべてのコンテキスト要素を組み合わせる
    return {
        "handoff_context": dependent_outputs,
        "conversation_history": recent_messages,
        "long_term_memory": relevant_memory
    }

# 簡略化した実行ループの実装
def run_execution_loop(execution_plan, agents, objective):
    while not all_subtasks_done(execution_plan):
        # 実行可能なサブタスク（依存関係が満たされているもの）を見つける
        ready_subtasks = find_ready_subtasks(execution_plan)

        for subtask in ready_subtasks:
            agent = agents[subtask.agent_id]

            # 依存関係と会話履歴からコンテキストを構築する
            context = build_agent_context(subtask, execution_plan, conversation_history)

            # サブタスクを実行する
            result = agent.execute(
                objective=objective,
                subtask=subtask.description,
                context=context
            )

            # 結果を記録する
            subtask.status = "completed"
            subtask.output = result.output

            # このサブタスクが完了したことを依存タスクへ通知する
            notify_dependent_tasks(subtask.id, execution_plan)
# すべての出力の最終統合
    return synthesize_results(execution_plan)

// ピア協議の例の実装
async function handlePeerConsultation(execution_id, agent, peer_name, question) {
  // 名前からピアエージェントを見つける
  const peer = agents.find(a => a.name === peer_name);
  if (!peer) {
    return `Error: Peer "${peer_name}" not found`;
  }

  // 協議プロンプトを整形する
  const consultPrompt = `
    あなたのチームメイト ${agent.name} はタスクの途中で、あなたの専門知識が必要です。

    質問: ${question}

    専門領域の範囲で、簡潔で役に立つ回答を提示してください。
  `;

  // ピアの応答を取得する
  const response = await peer.submit(consultPrompt);

  // 透明性のために協議内容を記録する
  logConsultation(execution_id, agent.name, peer_name, question, response);

  return response;
}

# 人間の介入処理の例
def inject_human_intervention(execution_id, message):
    # アクティブな実行を見つける
    execution = active_executions.get(execution_id)
    if not execution:
        raise Exception(f"実行 {execution_id} が見つからない、または実行中ではありません")

    # メッセージを実行の介入チャネルに追加する
    execution.intervention_channel.put(message)

    # 介入を記録する
    log_event(
        execution_id=execution_id,
        event_type="human_intervention",
        details={"message": message}
    )

    # メッセージが明示的に停止を要求している場合、停止をトリガーする
    if "halt" in message.lower() or "stop" in message.lower():
        halt_execution(execution_id, reason="Halted by human operator")

# 例：マルチエージェントによるソフトウェア開発ワークフロー
async def develop_feature(feature_spec):
    # ワークスペースを初期化
    workspace = Workspace(feature_spec.repo)

    # アーキテクトエージェントによる計画フェーズ
    design_doc = await architect_agent.design_feature(feature_spec)

    # 開発者エージェントによる実装フェーズ
    implementation = await developer_agent.implement_feature(
        design_doc, 
        workspace
    )

    # テストエージェントによるテストフェーズ
    test_results = await test_agent.test_implementation(
        implementation,
        workspace
    )

    # ドキュメントをドキュメンテーションエージェントで作成
    docs = await documentation_agent.document_feature(
        design_doc,
        implementation
    )

    return {
        "implementation": implementation,
        "test_results": test_results,
        "documentation": docs
    }

# AitherOS をセルフホストする
git clone https://github.com/AitherLabs/AitherOS.git /opt/AitherOS
cd /opt/AitherOS

# 環境をセットアップしてビルド
cp .env.example .env
# DATABASE_URL, REDIS_URL, LLM_API_KEY などを設定する


cd backend && go build -o bin/aitherd ./cmd/aitherd/
cd ../frontend && npm install && npm run build

# 基本的な AutoGen マルチエージェントのセットアップ
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# コーダー（開発）エージェントを作成
assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config={"model": "gpt-4"}
)

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}# 実行コードを可能にするユーザープロキシエージェントを作成する
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)

# 会話を開始する
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="CSVファイルから株式データを分析するPythonスクリプトを書いてください。"
)

# 基本的なCrewAIマルチエージェントのセットアップ
from crewai import Agent, Task, Crew

# 専門化されたエージェントを定義する
researcher = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Find accurate information",
    backstory="You are an expert at gathering information",
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role="Writer",
    goal="Create engaging content",
    backstory="You are a skilled writer who creates clear, concise content",
    verbose=True
)

# タスクを定義する
research_task = Task(
    description="Research the latest AI advancements",
    agent=researcher
)

writing_task = Task(
    description="Write an article based on the research",
    agent=writer,
    context=[research_task]  # このタスクはresearch_taskに依存している
)

# クルーを作成して実行する
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task]
)

result = crew.kickoff()

# 基本的なLangGraphマルチエージェントのワークフロー
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.graph import StateGraph, END

# さまざまなエージェントに対応するノード関数を定義する
def researcher_node(state):
    # リサーチャーのエージェントが現在のステートを処理する
    messages = state["messages"]
    # （実装の詳細...）
    return {"messages": messages + [researcher_response]}

返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}def analyst_node(state):
    # アナリスト・エージェントが調査結果を処理します
    messages = state["messages"]
    # （実装の詳細...）
    return {"messages": messages + [analyst_response]}

def writer_node(state):
    # ライター・エージェントが最終コンテンツを生成します
    messages = state["messages"]
    # （実装の詳細...）
    return {"messages": messages + [writer_response]}

# エージェント同士を接続するグラフを作成します
workflow = StateGraph({"messages": []})

# ノードを追加します
workflow.add_node("researcher", researcher_node)
workflow.add_node("analyst", analyst_node)
workflow.add_node("writer", writer_node)

# エッジを追加します
workflow.add_edge("researcher", "analyst")
workflow.add_edge("analyst", "writer")
workflow.add_edge("writer", END)

# グラフをコンパイルして実行します
app = workflow.compile()
result = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="Research AI orchestration")]})