Dify Meetup Tokyo #4 エージェントとDifyプラグイン
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March 03, 25
スライド概要
Dify Community (JP) は、LangGenius, Inc.社が提供するオープンソースのLLM(Large-Language-Model)アプリ開発プラットフォームをもっと上手に活用するためのユーザーコミュニティです。 DifyではRAGエンジン(Retrieval-Augmented Generationエンジン)を使用して、ChatBotのようなエージェントから複雑なAIワークフローまでさまざまなLLMアプリをノーコードで編成することができます。 このグループでは、Difyを支えるLLMやRAGなどの技術や、Difyの使い方の知見、またDifyを活用した業務や開発生産性の改善事例についてみなさまと議論していきます。
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Dify MEETUP #4 エージェントとDifyプラグイン 投稿者：岡部 利樹
自己紹介 1 岡部利樹 サイバーエージェント AIオペレーション室 2 経歴 マーケティング・HR領域 のSaaS、生成AIアプリ開 発に携わる。 2024年8月に現職。 3 現在の業務 ノーコードAIアプリ開発プラットフォーム「Dify」の 社内コンサルティングとカスタマイズ開発に従事。
サイバーエージェント全社への Dify展開により 業務のAI Agent化をドライブ 開始4ヶ月で… 100 900+ チーム数 ユーザー数 20,000 月間のLLM API呼び出し
取り組み ビジネス職による開発 少数精鋭開発でのカスタマイズ 大幅な効率化 社内コンサルによりビジネス職自身 でAI Agentアプリを作成。 当初エンジニア2名で社内コンサル ティングを並行しながら開発。 1つのアプリで最大1,000時間/月の業 務効率化を実現しました。
AIエージェントの要素とDifyのサポート 計画能力 外部実行能力 複雑なタスクを分解し、順序立てて実行する能力。 ツールやAPIを使用して、AIシステム外のものを操作す る能力。 Difyではワークフロー機能により限定的なシーケンス処 理が可能。 →計画能力を補完が必要 Difyはツール機能を通じて様々な外部APIを利用でき る。
計画能力が不要な「業務自動化」 を見つける Googleでの研究People + AI GuidebookにおけるAI業務自動化の定義とポイン ト 業務上のニーズと、(ルールベースに対し)AIが強いの交点を開発する 逆に失敗のコストが高いものなどは向かない かつ、このうち業務自動化にあたるものは、すでにフロー(計画)がある 自動化: 退屈で反復的であったり、ユーザーに業務知識がない場合 例えば、写真のグループ化 一方でHuman in the loop (自動処理中に人間が見て編集や承認を する)を前提に考えてよい 拡張: 望ましい結果がない、ユーザーに利害関係がない コンテンツのリコメンド
外部実行力は活用ポテンシャルが高い 開発コストの削減 これまで実装されたコードのうち LLMにオフロードできる部分は大き い 社内システムのツール化 Difyエージェントをユーザーインタ ーフェースとしてツール化したAPIだ けで様々な業務フローに対応 エコシステムの利用 今後AIエージェント向けに展開され た外部サービスが増えれば容易に連 携システムが構築できる。 Stripeなどですでに行われている。
AI外部ツール連携方式の比較 社内開発ではDifyプラグインが優位。一般的な 項目 Difyプラグイン MCP (Anthropic) Composio プラットフォーム Difyのみ Claudeアプリ、Cursorなど スクラッチ (Pyhton or JS) 配布方法 Difyマーケットプレイス、 GitHub、バイナリ配布 提供者がサーバーで公開 (サーバーのみで更新) OSSマージ後、 パッケージ配布 登録ずみツール数 ？ △開発ツールが多い ○ グローバル公開の容易性 ○ ◎ × ツール開発の容易性 ◎ バイナリ △ サーバーホストが必要 × その他 LLMモデルなどもプラグイン として登録可能