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AdalFlow

AdalFlowは、SylphAI-Incが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: SylphAI-Inc/AdalFlow)。GitHubスターは4,223、フォークは388で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年5月29日です。

AdalFlow: The library to build & auto-optimize LLM applications.

★ 4.2k スター⑂ 388 フォークMIT更新 2026年5月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
SylphAI-Inc/AdalFlow
GitHubスター
4,223
フォーク
388
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年5月29日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Define the job

    Research, coding, browsing, or ops — agents work best with a clear goal.

  2. Pick a framework

    From no-code builders to code-first SDKs, match complexity to the task.

  3. Give it tools

    Web search, code execution, and APIs are what make agents useful.

  4. Run and supervise

    Watch the trace, approve consequential actions, iterate.

// 機能

選ばれる理由

LLM-powered

Large language models drive its smartest features, locally or via API.

ML-powered

Machine learning is baked into the core workflow, not bolted on.

Human in the loop

Approval gates for actions that matter.

Memory

Long-term memory across sessions, not goldfish chat.

Multi-agent teams

Specialized agents collaborate on bigger jobs.

Tool use

Agents call real tools: browsers, terminals, APIs.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/SylphAI-Inc/AdalFlow.git
    cd AdalFlow
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains AdalFlow?

It is an open-source project at SylphAI-Inc/AdalFlow with 388 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is AdalFlow free for commercial use?

MIT licensed — use it commercially, no strings attached.

Are agents reliable enough?

For bounded tasks with supervision, yes. Fully autonomous money-moves still need guardrails.

How do I keep them safe?

Sandboxing, approval gates, and least-privilege credentials.

Do I need to code?

Builders exist, but code-first frameworks go further.

// さらに探索

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