AutoGPT：単一 Agent からビジュアルワークフロープラットフォームへ

AutoGPT は AI Agent 分野の「始祖級」オープンソースプロジェクトであり、2023年3月のリリース以来、GitHub で 187,000 Star と 46,000 Fork を獲得し、Andrej Karpathy に「プロンプトエンジニアリングの次のフロンティア」と称されました。

初期の AutoGPT（現在は Classic モードと呼ばれます）は、純粋なコマンドライン型の自律 Agent でした。目標を与えると、タスクを自動分解し、情報を検索し、コードを実行し、進捗を保存します。この「全自動運転」モードは鮮烈でしたが、実際には制御性の低さ、デバッグの困難さ、再現性のなさなどの問題に直面しました。

2024年後半、AutoGPT チームは重要な転換を行いました。単一の自律 Agent をビジュアルローコードワークフロープラットフォームへと進化させたのです。それが AutoGPT Platform（内部コードネーム RND）です。核となる理念は「AI に自分で作業させる」から「人間が AI の作業をビジュアルにオーケストレーションする」へと変わりました。

この転換は偶然ではありません。n8n の5万+ Star はビジュアルワークフローの巨大な需要を証明し、LangChain の Chain 概念は組み合わせ型 Agent の実現可能性を実証しました。AutoGPT Platform は両者を融合：n8n 風のドラッグ＆ドロップインターフェースで LLM Agent の実行フローをオーケストレーションし、同時に AutoGPT エコシステムの Agent 能力を保持しています。

現在 AutoGPT Platform は4つのインタラクションインターフェースを提供しています：

  • AutoPilot：自然言語でニーズを記述すると、AI が自動で Agent を構築
  • Builder：ドラッグ＆ドロップでワークフローを構築（RND の核心）
  • Agent Dashboard：すべての Agent の実行状態、コスト、アクションを監視
  • Marketplace：コミュニティが共有する Agent テンプレートマーケット

本記事では、Builder（RND）の技術アーキテクチャと実践的な使い方を深く掘り下げます。

関連記事：他の Agent フレームワークに興味がある方は、Composio AI Agent フレームワーク深度解析 と Open Minis Agent 深度解析 もおすすめです。

RND とは：ローコード Agentic Workflow ビルダー

RND（Research & Development の略、内部コードネーム）は AutoGPT Platform の核となるコンポーネントであり、ローコードビジュアル Agent ワークフロービルダーです。その核となる思想は、複雑な AI Agent の動作を組み合わせ可能な Block（ブロック） に分解し、ドラッグ＆ドロップと接続でワークフローを構築することです。

核心概念

1. Block（ブロック） Block は RND の基本実行単位であり、各 Block は特定の機能をカプセル化しています： - LLM Block：大規模言語モデルの呼び出し（OpenAI、Anthropic、ローカルモデルなどに対応） - Data Block：データの取得、処理、変換 - Tool Block：外部ツールの呼び出し（検索、コード実行、API 呼び出し） - Logic Block：条件分岐、ループ、人間によるレビュー - Integration Block：サードパーティサービスとの統合（Reddit、Twitter、Slack、GitHub など）

2. Graph（グラフ） 複数の Block が有向辺で接続され Graph を形成し、データの流向と実行順序を定義します。Graph は以下をサポート： - 順次実行：Block A → Block B → Block C - 並列実行：Block A が Block B と Block C を同時にトリガー - 条件分岐：Block A の出力に基づいて Block B か Block C かを決定 - ループ：Block A の出力が再度 Block A の入力として入力

3. Input/Output Schema 各 Block には明確な入出力 Schema があり、Block 間でのデータの正しい受け渡しを保証します。例：

JSON 
// LLM Block の入力 Schema
{
  "prompt": "string (required)",
  "model": "string (optional, default: gpt-4)",
  "temperature": "number (optional, default: 0.7)"
}

// LLM Block の出力 Schema
{
  "response": "string",
  "tokens_used": "number",
  "cost": "number"
}

4. Execution Engine RND の実行エンジンは以下の責務を持ちます： - Graph 構造を解析し、実行順序を決定 - Block 間の依存関係を管理 - 並列実行と条件分岐を処理 - 各 Block の実行ログとコストを記録 - 一時停止、再開、リトライをサポート

Classic AutoGPT との違い

特性 Classic AutoGPT RND (Platform Builder)
インタラクション方式 コマンドライン + 自動ループ ビジュアルドラッグ＆ドロップ
制御性 低い（ブラックボックス実行） 高い（各ステップが可視）
デバッグ難易度 難しい（ログが分散） 易しい（ビジュアルトレース）
再利用性 悪い（毎回再設定） 良い（Graph を保存、共有可能）
学習曲線 急峻（Agent ループの理解が必要） 緩やか（ドラッグ＆ドロップで OK）
適用シーン 探索的タスク 繰り返し可能なビジネスプロセス

技術アーキテクチャ：マイクロサービスベースの分散設計

AutoGPT Platform はマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、主要コンポーネントは以下の通りです：

1. フロントエンド（Frontend）

  • 技術スタック：Next.js + React + TypeScript
  • 核心機能：ビジュアル Graph エディタ、Agent モニタリングパネル、Marketplace
  • 状態管理：React Query を使用してサーバーサイド状態を管理
  • リアルタイム通信：WebSocket でバックエンドに接続し、実行進捗をリアルタイム表示

2. バックエンド（Backend）

バックエンドは複数のサービスに分割：

REST Server（rest_server） - API インターフェースを提供（Graph CRUD、実行トリガー、ユーザー管理） - 技術スタック：Python + FastAPI - データベース：PostgreSQL（Graph、実行履歴、ユーザーデータを保存）

Executor（executor） - 核心実行エンジン、Graph の実行を担当 - Graph 構造を解析し、依存関係に基づいて Block をスケジューリング - 並列実行、条件分岐、ループをサポート - RabbitMQ と統合し、非同期タスクキューを処理

WebSocket Server（websocket_server） - リアルタイム実行ログのプッシュを提供 - フロントエンドは WebSocket 経由で各 Block の実行状態を受信

Migrate Service（migrate） - データベース移行サービス、Alembic を使用して Schema 変更を管理

3. インフラストラクチャ

  • Redis Cluster：3ノードの Redis クラスター、キャッシュとセッション管理に使用
  • RabbitMQ：メッセージキュー、非同期タスク（長時間実行 Block など）を処理
  • FalkorDB：グラフデータベース、Agent 関係と知識グラフを保存（実験的機能）
  • PostgreSQL：メインデータベース、Graph、実行記録、ユーザーデータを保存

4. Block システム

Block は RND の核心拡張ポイントです。各 Block は Python クラスで、Block ベースクラスから継承：

PYTHON 
from backend.blocks._base import Block

class MyCustomBlock(Block):
    class Input(Block.Input):
        prompt: str
        model: str = "gpt-4"

    class Output(Block.Output):
        response: str
        tokens: int

    async def run(self, input: Input) -> Output:
        # Block ロジックを実装
        result = await call_llm(input.prompt, input.model)
        return self.Output(response=result, tokens=len(result))

現在 100+ Block を内蔵し、以下をカバー： - LLM プロバイダー：OpenAI、Anthropic、Groq、ローカルモデル（Ollama） - データソース：Reddit、Twitter、YouTube、RSS、Web Scraper - ツール：コード実行機、HTTP リクエスト、ファイル操作、データベースクエリ - 統合：Slack、Discord、GitHub、Notion、Airtable、Google スイート - AI 能力：画像生成（DALL-E、Stable Diffusion）、音声合成（ElevenLabs）、ベクトルデータベース（Pinecone）

n8n / LangFlow / Flowise との比較

AutoGPT RND は唯一のビジュアルワークフローツールではありません。以下は主要競合との比較です：

特性 AutoGPT RND n8n LangFlow Flowise
ポジショニング AI Agent ワークフロー 汎用自動化ワークフロー LLM アプリ構築 LLM アプリ構築
オープンソース ✅ 完全オープンソース ✅ オープンソース（Fair-code） ✅ オープンソース ✅ オープンソース
GitHub Star 187K（Classic 含む） 50K+ 30K+ 30K+
Block 数 100+（AI 専用） 400+（汎用） 50+（LLM 専用） 50+（LLM 専用）
AI 能力 ⭐⭐⭐⭐⭐（ネイティブ Agent） ⭐⭐⭐（プラグイン必要） ⭐⭐⭐⭐（LLM 専用） ⭐⭐⭐⭐（LLM 専用）
汎用統合 ⭐⭐⭐（AI シーン中心） ⭐⭐⭐⭐⭐（全シーン） ⭐⭐（LLM 中心） ⭐⭐（LLM 中心）
ビジュアルエディタ ✅ 優秀 ✅ 優秀 ✅ 優秀 ✅ 優秀
セルフホスト ✅ Docker ✅ Docker/npm ✅ Docker ✅ Docker/npm
クラウドホスト ✅ agpt.co ✅ n8n.cloud ❌ ❌
Marketplace ✅ コミュニティテンプレート ✅ テンプレートライブラリ ❌ ❌
学習曲線 中等 低い 低い 低い
適したシーン AI Agent 自動化 汎用ビジネス自動化 RAG/Chatbot RAG/Chatbot

選択の提案

AutoGPT RND を選ぶ場合： - 複雑な AI Agent ワークフロー（多段階推論、ツール呼び出し）を構築する必要がある - AutoGPT エコシステムの Agent 能力（自律タスク分解、自己反省）が必要 - 汎用ツールに AI プラグインを追加するのではなく、AI に特化したネイティブプラットフォームが欲しい

n8n を選ぶ場合： - 汎用ビジネス自動化（CRM 同期、メール処理、データ移行）が必要 - 400+ の既成統合（Slack、Gmail、Notion、データベースなど）が必要 - 複雑な AI Agent ロジックは不要で、シンプルな LLM 呼び出しだけで十分

LangFlow / Flowise を選ぶ場合： - RAG アプリや Chatbot の構築だけで十分 - 最も軽量なソリューションが欲しい（Flowise は単一ファイルで起動） - 複雑なワークフローオーケストレーションは不要で、シンプルな Chain だけで十分

重要な違い：Agent vs Chain

AutoGPT RND と LangFlow/Flowise の核心的違いは実行モデルにあります：

  • LangFlow/Flowise：Chain モード、線形実行、入力 → LLM → 出力
  • AutoGPT RND：Agent モード、ループ実行、入力 → LLM → ツール呼び出し → 観察 → LLM → ...

例えば、「リサーチしてレポートを書く」タスクの場合： - Chain モード：LLM がレポートを生成（最新情報を検索できない） - Agent モード：LLM が検索を決定 → 検索ツールを呼び出し → 結果を分析 → 再検索を決定 → ... → レポートを生成

この Agent ループこそが AutoGPT RND の独自の優位性です。

クイックスタート：インストールと最初の Agent ワークフロー

環境要件

  • Docker と Docker Compose V2
  • 最低 4GB のメモリ
  • 10GB のディスクスペース

インストール手順

1. リポジトリをクローン

BASH 
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
cd AutoGPT/autogpt_platform

2. 環境変数を設定

BASH 
cp .env.default .env

.env ファイルを編集し、API Key を追加：

BASH 
# LLM プロバイダー
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# オプション：その他の統合
REDDIT_CLIENT_ID=...
REDDIT_CLIENT_SECRET=...
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...

3. サービスを起動

BASH 
docker compose up -d

初回起動時はイメージのプルとデータベースの初期化で約3-5分かかります。

4. インターフェースにアクセス ブラウザで http://localhost:3000 を開き、アカウント登録後に使用できます。

最初の Agent ワークフローを作成

シンプルな「ニュース要約 Agent」を構築しましょう：

ステップ 1：新しい Graph を作成 - 「Create New Agent」をクリック - 「Daily News Digest」と命名

ステップ 2：Block を追加 左側パネルから以下の Block をドラッグ：

  1. RSS Reader Block - 入力：https://news.ycombinator.com/rss - 出力：articles（記事リスト）

  2. LLM Block - 入力：

    • prompt："以下のニュースの要約を一文で生成してください：{{articles}}"
    • model：gpt-4
    • RSS Reader の出力に接続

  3. Text Formatter Block - 入力："📰 本日のニュース要約：\n\n{{llm_response}}" - LLM の出力に接続

ステップ 3：Block を接続 - RSS Reader → LLM（articles を prompt に渡す） - LLM → Text Formatter（response をテンプレートに渡す）

ステップ 4：テスト実行 - 右上の「Run」ボタンをクリック - 実行ログを確認し、各 Block の出力を確認 - 最終出力は Text Formatter Block に表示

ステップ 5：保存して再利用 - 「Save」をクリックして Graph を保存 - 次回は直接実行可能、または JSON としてエクスポートして共有

ヒント：Marketplace でさらに多くのコミュニティテンプレートを見つけ、直接インポートして使用できます。

実践ケース：Reddit 自動化マーケティング Agent

より複雑な実践ケースを構築しましょう：Reddit 自動化マーケティング Agent。この Agent は特定の subreddit を自動監視し、投稿内容を分析し、関連するコメントを生成し、人間によるレビュー後に投稿します。

ワークフロー設計

Reddit Monitor → Content Analyzer → Comment Generator → Human Review → Reddit Poster

詳細設定

1. Reddit Monitor Block

JSON 
{
  "subreddit": "MachineLearning",
  "sort": "hot",
  "limit": 10,
  "time_filter": "day"
}
  • r/MachineLearning の人気投稿を監視
  • 過去24時間のトップ10投稿を取得

2. Content Analyzer Block（LLM）

JSON 
{
  "prompt": "以下の Reddit 投稿を分析し、AI ツールに関連するかどうかを判断してください：\n\nタイトル：{{post.title}}\n内容：{{post.content}}\n\nYES または NO で回答し、理由を説明してください。",
  "model": "gpt-4"
}
  • AI ツールに関連する投稿をフィルタリング

3. AI Condition Block - 条件：analyzer_response に "YES" が含まれる - true の場合、続行；それ以外の場合はスキップ

4. Comment Generator Block（LLM）

JSON 
{
  "prompt": "以下の Reddit 投稿に対して、私たちの AI ツール AutoTool を推薦する価値あるコメントを生成してください：\n\n投稿：{{post.title}} - {{post.content}}\n\n要件：\n1. 自然で役立つこと\n2. 過度な売り込みをしない\n3. AutoTool が投稿の問題をどう解決するか言及する",
  "model": "gpt-4"
}

5. Human in the Loop Block - タイプ：Approval Required - 生成されたコメント内容を表示 - 人間によるレビューを待機（承認/却下/編集）

6. Reddit Poster Block

JSON 
{
  "action": "reply",
  "post_id": "{{post.id}}",
  "text": "{{approved_comment}}"
}
  • レビュー済みのコメントを投稿

実行フロー

  1. 監視フェーズ：1時間ごとに実行、最新投稿を取得
  2. 分析フェーズ：LLM が関連投稿をフィルタリング
  3. 生成フェーズ：各関連投稿に対してコメントを生成
  4. レビューフェーズ：一時停止して人間によるレビューを待機
  5. 投稿フェーズ：レビュー済みのコメントを投稿

コスト見積もり

1日10投稿を処理と仮定： - RSS Reader：無料 - Content Analyzer：10 × 500 tokens = 5,000 tokens ≈ $0.15 - Comment Generator：5 × 1,000 tokens = 5,000 tokens ≈ $0.30（50% がフィルタ通過と仮定） - Reddit Poster：無料 - 合計：約 $0.45/日、$13.5/月

注意事項

⚠️ コンプライアンス注意： - Reddit の Self-Promotion Guidelines を遵守 - 過度なマーケティングをせず、コンテンツの価値を維持 - 利益関係を開示（該当する場合） - プロモーション禁止の subreddit への投稿を避ける

高度な使い方

1. カスタム Block の開発

組み込み Block でニーズを満たせない場合、カスタム Block を開発できます：

Block ファイルを作成

PYTHON 
# backend/blocks/my_custom_block.py
from backend.blocks._base import Block
from pydantic import Field

class MyCustomBlock(Block):
    class Input(Block.Input):
        api_key: str = Field(description="API Key")
        query: str = Field(description="Search query")

    class Output(Block.Output):
        results: list
        count: int

    async def run(self, input: Input) -> Output:
        # 外部 API を呼び出し
        response = await self.http_get(
            "https://api.example.com/search",
            headers={"Authorization": f"Bearer {input.api_key}"},
            params={"q": input.query}
        )

        return self.Output(
            results=response["data"],
            count=len(response["data"])
        )

Block を登録 backend/blocks/__init__.py に追加：

PYTHON 
from .my_custom_block import MyCustomBlock

サービス再起動後、カスタム Block がエディタに表示されます。

2. API 統合

AutoGPT Platform は REST API を提供し、プログラムで制御可能：

Graph を作成

BASH 
curl -X POST http://localhost:8000/api/graphs \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "My Agent",
    "blocks": [...],
    "links": [...]
  }'

実行をトリガー

BASH 
curl -X POST http://localhost:8000/api/graphs/{graph_id}/execute \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "input_data": {
      "query": "What is AI?"
    }
  }'

実行状態をクエリ

BASH 
curl http://localhost:8000/api/executions/{execution_id} \
  -H "Authorization: Bearer ***"

3. 本番環境へのデプロイ

Docker Compose 本番設定

YAML 
# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'
services:
  rest_server:
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:***@db:5432/autogpt
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
    deploy:
      replicas: 3
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 2G

  executor:
    environment:
      - MAX_CONCURRENT_EXECUTIONS=10
    deploy:
      replicas: 5

Kubernetes を使用 大規模デプロイには Kubernetes を推奨： - Helm Chart を使用してデプロイ（コミュニティ管理） - Horizontal Pod Autoscaler を設定 - Ingress を使用してサービスを公開 - PersistentVolume を設定してデータを保存

4. パフォーマンス最適化

並列実行 - Graph 内で並列ブランチを設計 - Executor は依存関係のない Block を自動並列実行

キャッシュ戦略 - Redis を使用して LLM レスポンスをキャッシュ - 繰り返しクエリにはキャッシュ結果を直接返す

バッチ処理 - Iteration Block を使用してデータをバッチ処理 - ループ内で LLM を1つずつ呼び出すのを避ける

制限と将来の展望

現在の制限

1. リソース消費 - 完全デプロイには 4GB+ のメモリが必要 - 複数のマイクロサービスが運用複雑性を増加 - 軽量シーンには不向き（Flowise がより適切）

2. 学習曲線 - n8n と比較して概念が多い（Block、Graph、Schema） - Agent ループとツール呼び出しメカニズムの理解が必要 - 複雑なワークフローのデバッグには時間が必要

3. エコシステムの成熟度 - Block 数（100+）は n8n（400+）より少ない - 一部の統合は安定性に欠ける（実験的機能） - ドキュメントとコミュニティリソースが比較的少ない

4. コスト管理 - 組み込みのコスト警告メカニズムがない - 複雑な Agent は高額な LLM 費用を発生させる可能性 - token 使用量の手動監視が必要

将来の方向性

GitHub Issues と Discord の議論によると、AutoGPT Platform は以下を計画：

1. マルチ Agent 協調 - Agent 間の通信と協調をサポート - Agent チームを構築し、分工して複雑なタスクを完了

2. 強化されたビジュアライゼーション - リアルタイム実行フロー図（デバッガー風） - パフォーマンスボトルネック分析 - コストヒートマップ

3. より多くの統合 - 企業向け SaaS ツール（Salesforce、HubSpot） - ローカルツール（ファイルシステム、データベース） - ハードウェア制御（IoT デバイス）

4. パフォーマンス最適化 - より軽量なデプロイオプション - エッジコンピューティングサポート - オフラインモード

5. 商業化 - agpt.co でクラウドホスティングサービスを提供 - 企業向け機能（SSO、監査ログ、SLA） - Marketplace の有料テンプレート

よくある質問（FAQ）

Q1: AutoGPT RND と Classic AutoGPT の違いは何ですか？

A: Classic AutoGPT はコマンドライン型自律 Agent で、探索的タスクに適しています；RND（Platform）はビジュアルワークフロープラットフォームで、繰り返し可能なビジネスプロセスに適しています。RND はドラッグ＆ドロップインターフェース、より良い制御性、デバッグ体験を提供し、AutoGPT の主要な发展方向です。

Q2: AutoGPT Platform にはどのくらいのリソースが必要ですか？

A: 最小構成：4GB メモリ、2 CPU、10GB ディスク。推奨構成：8GB メモリ、4 CPU、20GB SSD。クラウドホスティング（agpt.co）を使用する場合、ローカルリソースは不要です。

Q3: カスタム Block を追加するには？

A: backend/blocks/ ディレクトリに Python ファイルを作成し、Block ベースクラスから継承し、Input、Output、run メソッドを実装します。サービス再起動後、エディタで使用可能になります。詳細は公式ドキュメントの「Custom Blocks」章を参照。

Q4: AutoGPT Platform はどの LLM をサポートしていますか？

A: OpenAI（GPT-4、GPT-3.5）、Anthropic（Claude）、Groq（Llama、Mixtral）、ローカルモデル（Ollama 経由）をサポート。LLM Block でモデルを切り替え可能、異なる Block で異なる LLM を使用できます。

Q5: Agent のコストを管理するには？

A: 1) LLM Block で token 制限を設定；2) 単純なタスクにはより安価なモデル（GPT-3.5 など）を使用；3) 繰り返しクエリの結果をキャッシュ；4) Dashboard の cost 統計を監視；5) 予算警告を設定（近日公開予定の機能）。

総括評価

AutoGPT RND（Platform）は AI Agent ツールの重要な進化方向を表しています：ブラックボックス自律 Agent からビジュアル制御可能ワークフローへ。

優位性

✅ ビジュアルオーケストレーション：ドラッグ＆ドロップインターフェースが Agent 開発のハードルを下げる ✅ 強力な Block エコシステム：100+ の組み込み Block、主流の AI 能力とサードパーティサービスをカバー ✅ Agent ループ：複雑な多段階推論とツール呼び出しをサポート ✅ オープンソース無料：完全オープンソース、セルフホスト可能 ✅ 活発なコミュニティ：187K Star、Discord コミュニティが活発

不足

❌ リソース消費が大きい：マイクロサービスアーキテクチャは多くのリソースを必要 ❌ 学習曲線：概念が多く、習得に時間が必要 ❌ ドキュメントが不完全：一部の機能に詳細なドキュメントがない ❌ 安定性：一部の統合機能はまだ実験段階

適用シーン

使用を推奨： - 複雑な AI Agent ワークフロー（多段階、多ツール）が必要 - ビジュアル化と制御性が必要（デバッグ、監査） - AutoGPT エコシステムの Agent 能力が必要 - チームにデプロイとメンテナンスの技術能力がある

使用を非推奨： - シンプルな LLM 呼び出し（LangFlow/Flowise を使用） - 汎用ビジネス自動化（n8n を使用） - リソースが制限された環境（クラウドホスティングまたは軽量ツールを使用）

評価

次元 評価 説明
機能完全性 ⭐⭐⭐⭐ 核心機能は完善、一部の統合は改善待ち
易用性 ⭐⭐⭐ ビジュアルインターフェースは友好、しかし概念が多い
ドキュメント品質 ⭐⭐⭐ 基本ドキュメントは揃っている、高度な使い方が不足
コミュニティ活性度 ⭐⭐⭐⭐⭐ GitHub Star と Discord 活性度が極めて高い
パフォーマンス ⭐⭐⭐ マイクロサービスアーキテクチャはオーバーヘッドがあるが許容範囲
総合評価 4.0/5 AI Agent ワークフローの首选オープンソースソリューション

最終提案

複雑な AI Agent ワークフローを構築する必要があり、学習とデプロイに時間を投資する意思がある場合、AutoGPT RND は現在最も強力なオープンソースソリューションの一つです。n8n のビジュアルオーケストレーションと AutoGPT の Agent 能力を組み合わせ、AI 自動化に新たな可能性を開きます。

軽量シーンには LangFlow または Flowise を検討；汎用ビジネス自動化には n8n がより適切。しかし、真の Agent 能力（自律的意思決定、ツール呼び出し、多段階推論）が必要なシーンでは、AutoGPT RND が最良の選択です。

プロジェクトアドレス：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

公式ドキュメント：https://docs.agpt.co

クラウドホスティング：https://platform.agpt.co