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labs-OO-Agents

labs-OO-Agentsは、NVIDIA-NeMo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: NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents)。GitHubスターは2,270、フォークは306で、NOASSERTION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10月7日です。

NVIDIA's object-oriented, Pythonic approach to building AI agents.

★ 2.3k スター⑂ 306 フォークNOASSERTION更新 2026年10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

GitHubスター
2,270
フォーク
306
ライセンス
NOASSERTION
GitHubでの最終更新
2026年10月7日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
// 仕組み

仕組み

  1. Pick a use case

    Start with one concrete task rather than a grand architecture.

  2. Fetch the source

    Clone the repo and check the examples folder for a quickstart.

  3. Configure it

    Install packages, set environment variables, and point it at your model.

  4. Run and iterate

    Execute the demo workflow, then adapt it to your own data.

// 機能

選ばれる理由

Object-oriented

Agents as classes with state and behavior.

Pythonic

Idiomatic Python design.

NVIDIA labs

Experimental work from the NeMo team.

Composable

Build complex agents from objects.

Active experiments

Pushed in October 2026.

Learning resource

Study NVIDIA's agent design idioms.

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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/NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents.git
    cd labs-OO-Agents
  2. Step 2 - Install dependencies

    Create a virtual environment and install the requirements.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 - Run an example

    Treat these as starting points - the README documents the exact commands.

    python examples/quickstart.py
// 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 this project?

NVIDIA-NeMo/labs-OO-Agents is its home on GitHub, with 306 forks so far. The contributors tab and recent commits show how actively it is maintained.

Is labs-OO-Agents free to use?

GitHub does not assert a license for this repo, so treat the code as all rights reserved until the author adds one.

Do I need a paid API to use it?

The framework itself is free - but you will need a model to drive it, which usually means your own API key or a local model.

How does it compare to other Python frameworks?

Most frameworks are functional or graph-based; this one is explicitly object-oriented. If OO design clicks for you, it may be the most natural fit - otherwise pick by ecosystem.

How do I get started?

Follow the README quickstart, then browse the examples directory for patterns that match what you want to build.

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