英語の原文: https://argusic.com/subject/shopkeeper-agent
shopkeeper-agent
Eコマースデータウェアハウス向けのスマート問い合わせ分析 AI エージェントで、LangGraph を体系的に学ぶための実戦プロジェクトとして最適です。LangGraph、FastAPI、Qdrant、Elasticsearch、MySQL、React を基盤に、メタデータ知識ベース、ハイブリッド検索、自然言語生成による NL2SQL の生成と検証、SQL 実行、そしてストリーミングクエリ表示を完全に実装しています。フロントエンドとバックエンドの完全なコードを備えたフルスタックのプロジェクトであり、Docker 環境によるワンクリックデプロイに対応しています。また、ai-agents-from-zero の無料チュートリアルと、章ごとのコードブランチも提供しています。大規模言語モデルの応用、データ分析エージェント、エンタープライズレベルの AI エンジニアリングの実践を体系的に学ぶのに適しています。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 8045fa4d6160
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent workflow、ai agent、elasticsearch、fastapi、langchain、langgraph、llm、nl2sql.
shopkeeper-agent は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 28 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
With schema-correct mocks for the mandatory external services, the uvicorn-served app answers POST /api/query with a complete SSE pipeline and returns SQL aggregate result sales=10088 for '统计华北地区销售额'; uv sync installs all dependencies and the frontend pnpm build completes.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- App lifespan requires external MySQL/Qdrant/ES/TEI/LLM not present in container20 分
- pip install -e . fails: setuptools flat-layout (app, conf, docker, prompts, frontend)3 分
- Manual pip venv (langchain-huggingface 1.2.3) rejects embedding model=URL; uv pin 1.2.1 accepts it3 分
- Config requires LLM_API_KEY; omegaconf.InterpolationResolutionError without it2 分
- インストール時間
- 28 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 31 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- uv run pytest tests/test_integration.py -v exited 0 with 1 passed (asserts /api/query 200 and SSE pipeline ends with result data [{'sales':10088}]); also curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/query returned HTTP 200 with full SSE stream ending in [{'sales':10088}]
- 使用したモデルのトークン
- 497,338
- テストした正確なコミット
- 8045fa4d6160
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- App imports under `uv run` (`import main` and `uv run fastapi dev main.py` path).
**Errors encountered and fixed**
1. Config fails without the LLM key (`omegaconf.InterpolationResolutionError: 'LLM_API_KEY' not fou…
2. `pip install -e .` (non-documented path) fails with setuptools flat-layout error (multiple top-l…
3. App lifespan requires external MySQL, Qdrant, Elasticsearch, TEI embedding, and an LLM — none pr…
4. A dependency-version nuance: in a pip venv with `langchain-huggingface 1.2.3`, the embedding `mo…
**Verification**
- `uv run pytest tests/test_integration.py -v` → **1 passed**.
- The test launches the app lifespan and POSTs to `/api/query` with `{"query":"统计华北地区销售额"}`; the SS…
- I also launched the real `uvicorn` (with mocks) and `curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/query…
**Final state**: dependencies install via `uv sync`; the app builds and runs; `/api/query` executes…
Notes on remaining work: the repo has no unit tests originally; I added `tests/test_integration.py`…セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 28 分でインストールできました。
- 4 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-workflowai-agentelasticsearchfastapilangchainlanggraphllmnl2sqlqdrantragvector-database
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/shopkeeper-agent)質問
- shopkeeper-agent は動作しますか?
- shopkeeper-agent は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 28 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は shopkeeper-agent をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 8045fa4d6160 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- shopkeeper-agent のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.59 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- shopkeeper-agent のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 28 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- shopkeeper-agent には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- shopkeeper-agent のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- shopkeeper-agent の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。