What is Rivet?
Rivet は、大規模言語モデル(LLM)を搭載したAIエージェントを構築するために設計された、オープンソースのビジュアルプログラミング環境です。もしあなたが、単純なプロンプトから脱却し、堅牢で本番環境に対応できるAIアプリケーションを開発したい開発者やチームであれば、Rivet は、複雑なLLMプロンプトグラフを効果的に設計、デバッグ、そしてあなた自身のアプリケーション内に直接デプロイするために必要な、視覚的なツールと統合された機能を提供します。
主な機能
Rivet は、洗練されたAIエージェントロジックを、自信を持って効率的に構築することを可能にします。
🧠 複雑なロジックを視覚化して構築: コードベースのプロンプトエンジニアリングの限界を超えましょう。Rivet のノードベースのエディタを使用すると、複雑なAIプロンプトチェーンとエージェントワークフローを視覚的に構築できます。この明確さにより、データの流れを理解し、複雑なロジックを管理し、プロトタイプだけでなく本番環境に適したアプリケーションを構築することが容易になります。
🔍 リアルタイム&リモートデバッグ: AIエージェントの実行に関する前例のない洞察を得られます。Rivet は、アプリケーション内でのライブデバッグを提供し、すべてのノードの入力、出力、およびAI応答をリアルタイムで確認できます。また、リモートデバッグもサポートしており、本番環境で実行されているAIチェーンの問題を診断できます。
🤝 チームコラボレーションの効率化: Rivet グラフは、標準的なYAMLファイルとして保存されます。これにより、チームはGitなどの使い慣れたツールを使用してAIロジックを簡単にバージョン管理し、既存のコードレビューワークフローにグラフレビューを統合して、効果的なコラボレーションを促進できます。
🛠️ アプリケーションでグラフを実行: Rivet アプリケーションでAIエージェントロジックを視覚的に設計し、Rivet Core/Nodeライブラリを使用して、NodeまたはTypeScriptアプリケーション内でシームレスに実行します。これにより、洗練されたAI機能を既存のプロジェクトに直接統合するためのシンプルなAPIが提供されます。
🧩 包括的なノードライブラリ: 一般的な機能を実行するための、不可欠なノードタイプ(テキスト、チャット、マッチ、ループコントローラ、YAML/JSON抽出、および外部コールを含む)の豊富なライブラリにアクセスできます。これらのノードを簡単に接続して、多様で強力なAIワークフローを構築できます。
Rivet が解決する課題
信頼性が高く複雑なAIエージェントをプログラムで構築することは、可視性が欠如し、コラボレーションを困難にする場合があり、課題となる可能性があります。Rivet は、これらの問題点に直接対処します。
ブラックボックスの排除: プロンプトチェーンがどのように動作しているかを推測する代わりに、Rivet のビジュアルエディタとリアルタイムデバッガを使用すると、各ステップで何が起こっているかを正確に確認できるため、問題の特定と修正が簡単になります。
複雑さの軽減: ノードとワイヤーを使用して複雑なロジックを視覚的にマッピングすることは、特にAIエージェントの機能が拡張するにつれて、ネストされたコード構造を管理するよりもはるかに直感的です。これにより、開発時間と認知負荷が軽減されます。
本番環境への対応: Rivet は、アプリ内での統合テストからライブシステムのリモートデバッグまで、厳密な開発に必要なツールを提供し、AIエージェントがデプロイ時に堅牢で信頼性が高くなるようにします。
チームワークの促進: グラフを標準のバージョン管理可能なファイルとして保存することで、Rivet を使用すると、チームは他のコードベースと同様に、AIエージェントロジックを共同で構築、レビュー、および管理できます。
Rivet を選ぶ理由
Ironclad Research が自社のAI製品(Ironclad Contract AIなど)のために社内で開発および使用している Rivet は、実際のAIエージェントの課題を解決する実務家によって構築されています。視覚的なインターフェース、強力なデバッグ、およびオープンソースライブラリを介したシームレスなアプリケーション統合に重点を置いているため、LLMを使用して本番グレードのAIアプリケーションを構築することに真剣に取り組んでいるチームにとって魅力的な選択肢となります。
結論
Rivet は、洗練されたAIエージェントを効果的に構築するために必要な明確さ、制御、および共同作業の基盤を提供します。Rivet は、視覚的な開発環境、堅牢なデバッグツール、および既存のアプリケーションへの簡単な統合を提供することで、製品のLLMの可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。





