Compozy

Compozy は、AI 開発マネージャー として機能する AI ネイティブの開発プラットフォームで、エンジニアリング チームが製品要件からプル リクエストに至る AI ソフトウェア ライフサイクル全体を構造化された追跡可能な方法で調整できるようにします。 AI エージェントを構築し、複雑なワークフローを自動化し、AI をソフトウェア配信プロセスに統合する方法を標準化するために設計されています。

Compozy はその中核として、基本操作、集計、コレクション、ルーター、シグナル、待機などを含むさまざまなタスク タイプをサポートする 強力なタスクおよびワークフロー システムを提供します。[1]ワークフローは宣言的な方法で定義され、組み込みのエラー処理、再試行、並列処理によって実行されます。これにより、信頼性と可観測性が重要となる、長時間実行、分散、または複数ステップの AI ワークフローの調整に適しています [1][3]。

このプラットフォームはツールに依存しないランタイムを提供しており、チームはきめ細かな権限を持つ Bun ベースのランタイムを使用して、タスクおよびエージェント内でカスタム JavaScript または TypeScript コードを安全に実行できます。[1]これにより、特定のベンダーや厳格なノーコード環境に縛られることなく、高性能の拡張機能、カスタム ロジック、統合が可能になります。また、Compozy は モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を介して外部ツールやサービスと統合するため、AI エージェントは安全なプロキシを使用して MCP サーバーを通じて外部機能を検出し、呼び出すことができます。[1]

Compozy は シグナル ベースのイベント ドリブン アーキテクチャ をサポートしており、ワークフローはシグナル タスク、待機タスク、トリガーを使用してイベントに反応できます。[1]また、定期的な AI タスクやバッチ処理のための、cron ジョブと同様の スケジュールされたワークフロー も含まれています。これらのワークフローは Temporal によって強化されており、耐久性とフォールトトレラントな実行を実現し、障害や再起動に対して堅牢になっています [1]。

会話コンテキストや長時間実行される対話に依存する AI アプリケーション向けに、Compozy には 柔軟なメモリ管理 が含まれています。構成可能なバックエンド、フラッシュ戦略、プライバシー制御を使用して会話履歴を保存および取得でき、信頼性を高めるためにこの状態管理を Temporal と統合します。[1]これは、セッションや複雑なワークフロー全体でコンテキストを認識した動作を維持するのに役立ちます。

プラットフォームの観点から、Compozy は エンタープライズ グレードの信頼性、拡張性、セキュリティに重点を置いています。これは、ミッションクリティカルなワークロードのために大規模組織で使用されている Temporal ワークフロー エンジンに基づいて構築されており、高いパフォーマンスと安全な同時実行性をサポートするために Go で実装されています。[1][3]このシステムは オープン ソースであり、カスタマイズ可能に設計されているため、ベンダー ロックインが軽減され、チームが既存のインフラストラクチャや開発手法に適応できるようになります。[1][3]。

全体として、Compozy は、AI エージェント、タスク オーケストレーション、外部ツール統合、スケジューリング、イベント、メモリを単一のプログラム可能なプラットフォームに結合する フル機能の AI オーケストレーション レイヤー を提供します。これは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体で AI の使用を標準化し、AI アクティビティの追跡可能性を高め、制御された反復可能な方法で分散 AI ワークフローを管理したいと考えているチームを対象としています。[1][4]

ウェブサイト： compozy.com

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