Heym
Heym · コーディング
Heymは、自分のサーバー上で動かすソース公開型のAIワークフロー自動化プラットフォームだ。ビジュアルなワークフローエディタに、マルチエージェントオーケストレーション、組み込みのRAG、MCP対応、人間による確認チェックポイントを組み合わせ、チームはスクリプトを寄せ集める代わりにキャンバス上でAIパイプラインを組める。Commons ClauseとMITの下で配布されるため、コードを読み、修正し、すべての実行を自分のネットワーク内に留められる。
Heym について
Heymとは何か
HeymはAIエージェントのランタイムであり、チャットボットを後付けした汎用自動化ツールではない。実行モデルはLLMステップを中心に回る。エージェントはツールを呼び、ドキュメントを検索し、承認のために一時停止し、後から確認できるトレースを残す。多くのワークフロープラットフォームは、表計算の行を移したりCRMのレコードを同期したりする決定論的な作業向けに作られ、モデル呼び出しをただの一アクションとして扱う。Heymは逆の端から始める。モデル呼び出しこそがワークフローの存在理由だと前提に置く。
このプラットフォームは、データを他人のクラウドに送らずに本番品質の自動化を必要とするチームのために、2人の共同創業者とエンジニアが作っている。自分のVPC内でDocker ComposeまたはKubernetesでデプロイし、モデル推論をOllamaまたはvLLMに向けてすべてをローカルに保ち、既存のOpenID Connectプロバイダー経由でIDを接続する。
このトレードオフは現実だ。セルフホストとは、データベース、アップグレード、ベクトルストアを自分で持つことを意味するので、チームの誰かがDockerと環境変数に慣れている必要がある。その役を誰も引き受けたがらないなら、ホスト型ツールのほうが早く始められる。
はじめかた
- GitHubからリポジトリをクローンして
./run.shを実行してローカルにセットアップするか、Docker Composeスタックを起動してサーバーにインストールする。 - ビジュアルエディタを開き、Credentialsタブでモデルの認証情報を追加し、任意のベクトルストアやOAuth設定を自分のエンドポイントに向ける。
- ノードをキャンバスにドラッグしてワークフローを配線するか、やりたいことを自然言語で説明し、AIアシスタントにノードとエッジを生成させる。
- 実行をテストし、人が承認すべき箇所に人間による確認チェックポイントを加え、公開してトリガーをつなぐ。
- ワーカーインスタンスを追加して、ロードバランサーの背後の同じPostgreSQLデータベースに接続し、スケールアウトする。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- プライベートネットワーク内でAIワークフローを動かす必要があるプラットフォームエンジニアやDevOpsエンジニア。このセルフホスト型AIエージェントプラットフォームは、フルスタックを自分のVPCにデプロイする。コンテナへの多少の慣れがあるとよい。
- ベンダーのホスティング費用なしでエージェント機能を作るAIプロダクトチーム。ソース公開ライセンスにより、実行セマンティクスが本番に届く前に読んで変更できる。
- 特権操作すべての監査証跡を必要とするセキュリティ重視の組織。監査ログは常時有効で、既存のSIEMに流し込まれる。
タスク
- サポートチケットのトリアージ。webhookやメールからチケットを取り込み、モデルで意図を分類し、適切なキューに振り分け、返信を人間の承認のために保留する。
- ドキュメントインテリジェンス。PDF、Markdown、CSV、JSONをベクトルストアにアップロードし、ワークフロー内で意味検索を実行する。
- 多段階のエージェント調査。1つのエージェントが名前付きのサブエージェントとサブワークフローを調整し、それぞれが専用のツールと推論の強度を持つ。
- コンテンツモデレーション。何かがユーザーに届く前に、ノードレベルでガードレールとNSFWチェックを適用する。
シーン
- スケールするか決める前に、1台のサーバーでAIパイプラインを試験運用する。Docker ComposeはPostgreSQL、バックエンド、エディタを1つのコマンドで起動する。
- ワークフロー量が増えるにつれ、自分のロードバランサーの背後のKubernetesクラスタで本番レプリカを動かす。
- OllamaまたはvLLMでモデル推論をローカルに保ち、プロンプト、ドキュメント、認証情報が境界の外に出ないようにする。
主な機能
ビジュアルワークフローエディタ
HeymはVue Flowで動くドラッグアンドドロップのキャンバス上でワークフローを組む。トリガー、AI、ロジック、データ、統合、自動化、ユーティリティの7カテゴリにまたがる62種のノードタイプを備える。グラフを手で配線し、独立したノードは並行して実行される。ランタイムがグラフの形に従うからだ。深夜2時に肥大化したPythonスクリプトをデバッグするのは誰にとっても楽しくない。ビジュアルな配置こそが要点だ。
キャンバスを書くAIアシスタント
欲しいワークフローを自然言語か音声で説明すると、エディタ内のアシスタントがノードとエッジを生成し、キャンバスに直接適用する。最初の下書きを素早く描く方法であり、生成されたどのノードも編集できる。公開する前に必ず出力を確認する。それでも、退屈な部分を省いてくれる。
マルチエージェントオーケストレーション
1つのエージェントが名前付きのサブエージェントとサブワークフローを調整し、すべて視覚的に配線される。エージェントごとに推論の強度を設定し、それぞれにツールアクセスを与え、自動モデルフォールバックを有効にしてプロバイダーの障害で実行が止まらないようにする。Heymがフローチャートアプリに見えなくなり、エージェントランタイムとして振る舞い始めるのはここだ。
組み込みRAGパイプライン
PDF、Markdown、CSV、JSONを管理されたベクトルストアにアップロードする。基盤はQdrant、またはpgvectorを使うPostgresだ。任意のワークフローにRAGノードを置けば、自分のドキュメントに対する意味検索ができる。別途立ち上げて保護すべきサービスはない。
MCPクライアントとサーバー対応
HeymはクライアントとしてMCPサーバーに接続し、ワークフローをMCPサーバーとしてClaude Desktop、Cursor、その他のクライアントに公開できる。Heymのワークフローを別のアシスタント内のツールとして出したいなら、それがその道だ。双方向に使える。外部ツールをHeymパイプラインに取り込むことも、Heymのワークフローを他のアシスタントが呼べるツールとして公開することもできる。
人間による確認と承認
ワークフローが続く前にユーザーの承認のために実行を一時停止する。再開可能な承認リンクがあるので、レビュアーが承認すれば実行は止まったところから再開する。サポートの返信や重大な判断は、誰かが実行を見張らずとも人間が関与する。
可観測性と評価
HeymはすべてのLLM呼び出しをトレースし、ワークフローに対して評価スイートを実行し、コストを追跡する。しきい値アラートは、一定の時間枠でのエラー、実行時間、支出、実行回数に対して発火する。何かがずれたとき、どのステップが原因かが分かる。
エンタープライズIDと監査証跡
シングルサインオンはOpenID Connect経由でKeycloak、Okta、Entra ID、Auth0、Google、その他任意のOIDCプロバイダーに対して動作し、チームをまたいだロールベースの権限を備える。監査ログは常時有効で、行為者、対象、そして各特権操作が成功したか、失敗したか、拒否されたかを記録する。
メリットとデメリット
メリット
- 完全にセルフホストなので、プロンプト、ドキュメント、APIキーが自分のネットワーク内に留まる。
- Commons ClauseとMITの下でソースが公開され、エンジニアがコードを監査して修正できる。
- ツール呼び出し、人間による確認チェックポイント、追跡可能なモデル呼び出しなど、ネイティブのエージェント機能を備える。
- 62種のノードタイプとMCPクライアント・サーバー対応により、特注の接着コードなしで広い対応範囲を持つ。
- 常時有効な監査ログとOIDCシングルサインオンが、無料のソース公開製品に含まれる。
デメリット
- セルフホストはデータベース、アップグレード、ベクトルストアの保守を自分で担うことになり、Dockerとインフラに慣れた人が必要だ。
- ホスト型の自動化サービスとして再販するには商用ライセンスが必要なので、その上にSaaS製品を築くのには向かない。
- v0.0.xとまだ初期段階なので、凍結されたAPIではなく頻繁なリリースと時折の破壊的変更を想定すべきだ。
よくある質問
Heymは自分のインフラ上でAIワークフローを構築して実行するために使う。サポートチケットのトリアージ、ドキュメントインテリジェンス、営業リサーチ、コンテンツモデレーション、途中で人間の承認を要する多段階のエージェントパイプラインに使われる。
関連コンテンツ
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Heymの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。