要件定義AIエージェントサービスのVercelデプロイとSupabase実装

examples/requirements_agent/README.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# 要件定義AIエージェント (Requirements Definition AI Agent)
+
+このサンプルは、OpenAI Agents Python SDKを使用して要件定義を支援するAIエージェントを実装したものです。ユーザーの入力から要件を抽出し、優先度やカテゴリを付与して整理します。
+
+## 機能
+
+- チャットインターフェースによる要件の収集
+- 要件の自動抽出と分類
+- 優先度の自動設定
+- Supabaseによるユーザー認証と履歴管理（準備中）
+- Vercelへのデプロイ対応
+
+## 構成
+
+- `backend/`: FastAPIを使用したバックエンドAPI
+  - `app/api/`: APIエンドポイント
+  - `app/models/`: データモデル
+  - `app/agents/`: AIエージェント定義
+  - `app/services/`: Supabase連携などのサービス
+- `frontend/`: Reactを使用したフロントエンド
+  - `src/components/`: UIコンポーネント
+  - `src/services/`: APIとの通信
+  - `src/types/`: 型定義
+
+## 使用方法
+
+### バックエンド
+
+```bash
+cd backend
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+uvicorn app.main:app --reload
+```
+
+### フロントエンド
+
+```bash
+cd frontend
+npm install
+npm run dev
+```
+
+## 環境変数
+
+バックエンドの `.env` ファイルに以下の環境変数を設定してください：
+
+```
+OPENAI_API_KEY=your-api-key
+SUPABASE_URL=your-supabase-url
+SUPABASE_KEY=your-supabase-key
+```
+
+## Vercelへのデプロイ
+
+バックエンドとフロントエンドは、それぞれVercelにデプロイすることができます。
+
+```bash
+# バックエンド
+cd backend
+vercel deploy --prod
+
+# フロントエンド
+cd frontend
+npm run build
+vercel deploy --prod
+```

examples/requirements_agent/backend/app/agents/requirements_agent.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Optional
+import os
+
+from agents import Agent, function_tool
+from ..models.requirement import Requirement, RequirementsExtraction
+
+@function_tool
+def save_requirement(requirement: Requirement) -> str:
+    """
+    新しい要件を保存します。
+
+    Args:
+        requirement: 保存する要件
+    """
+    print(f"要件を保存: {requirement}")
+    return f"要件が保存されました: {requirement.description}"
+
+@function_tool
+def categorize_requirements(requirements: list[Requirement]) -> list[Requirement]:
+    """
+    要件をカテゴリー別に整理します。
+
+    Args:
+        requirements: カテゴリー分けする要件リスト
+    """
+    for req in requirements:
+        if not req.category:
+            req.category = "未分類"
+    return requirements
+
+@function_tool
+def prioritize_requirements(requirements: list[Requirement]) -> list[Requirement]:
+    """
+    要件に優先順位を付けます。
+
+    Args:
+        requirements: 優先順位付けする要件リスト
+    """
+    priorities = ["高", "中", "低"]
+    for i, req in enumerate(requirements):
+        if not req.priority:
+            req.priority = priorities[i % len(priorities)]
+    return requirements
+
+requirements_gathering_agent = Agent(
+    name="要件収集エージェント",
+    instructions="""
+    あなたは要件定義の専門家です。ユーザーとの会話から具体的なソフトウェア要件を抽出します。
+
+    会話を分析し、明示的および暗黙的な要件を見つけてください。
+    各要件は明確で具体的なものにしてください。
+    要件が曖昧な場合は、明確にするための質問をしてください。
+
+    要件を収集したら、save_requirement関数を使用して保存してください。
+    複数の要件をまとめて整理する必要がある場合は、categorize_requirements関数を使用してください。
+    要件に優先順位を付ける場合は、prioritize_requirements関数を使用してください。
+    """,
+    tools=[save_requirement, categorize_requirements, prioritize_requirements],
+    output_type=RequirementsExtraction
+)

examples/requirements_agent/backend/app/api/chat.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+import asyncio
+from datetime import datetime
+import os
+
+from agents import Runner
+
+from ..models.message import Message, ChatRequest, ChatResponse
+from ..models.requirement import Requirement, RequirementsExtraction
+from ..agents.requirements_agent import requirements_gathering_agent
+from ..services.supabase_service import store_message, store_requirement
+
+router = APIRouter()
+
+@router.post("/chat", response_model=ChatResponse)
+async def process_chat(request: ChatRequest):
+    try:
+        last_user_message = next((msg.content for msg in reversed(request.messages) if msg.role == "user"), None)
+        if not last_user_message:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="ユーザーメッセージが見つかりません")
+
+        if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY") or os.environ.get("OPENAI_API_KEY") == "sk-your-api-key":
+            mock_requirements = [
+                Requirement(
+                    description="ユーザー認証機能の実装",
+                    priority="高",
+                    category="認証",
+                    notes="ユーザー登録、ログイン、パスワードリセット機能を含む"
+                ),
+                Requirement(
+                    description="レスポンシブデザインの対応",
+                    priority="中",
+                    category="UI/UX",
+                    notes="モバイル、タブレット、デスクトップに対応したレイアウト"
+                ),
+                Requirement(
+                    description="データのバックアップ機能",
+                    priority="低",
+                    category="データ管理",
+                    notes="定期的なバックアップとリストア機能"
+                )
+            ]
+
+            mock_response = ChatResponse(
+                message="要件を分析しました。主要な要件として、ユーザー認証機能、レスポンシブデザイン対応、データバックアップ機能が必要です。これらの要件は優先度に応じて実装計画を立てることをお勧めします。",
+                requirements=mock_requirements
+            )
+
+            return mock_response
+
+        result = await Runner.run(
+            requirements_gathering_agent,
+            last_user_message,
+        )
+
+        assistant_message = Message(
+            role="assistant",
+            content=result.final_output.summary,
+            created_at=datetime.now()
+        )
+
+        if request.user_id:
+            conversation_id = request.project_id or "default"
+            await store_message(assistant_message, request.user_id, conversation_id)
+
+            for req in result.final_output.requirements:
+                req.user_id = request.user_id
+                await store_requirement(req, request.user_id)
+
+        response = ChatResponse(
+            message=result.final_output.summary,
+            requirements=result.final_output.requirements
+        )
+        return response
+
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"チャット処理エラー: {str(e)}")

examples/requirements_agent/backend/app/main.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+
+from .api import chat  # APIルーターのインポート
+
+load_dotenv()  # 環境変数の読み込み
+
+app = FastAPI(title="要件定義AIエージェント")
+
+origins = [
+    "http://localhost:3000",
+    "http://localhost:5173",
+    "http://127.0.0.1:5173",
+    "https://requirements-ai-agent.vercel.app",
+    "*",  # 開発中は全てのオリジンを許可
+]
+
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=origins,
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+app.include_router(chat.router, prefix="/api")
+
+@app.get("/")
+async def root():
+    return {"message": "要件定義AIエージェント API"}
+
+@app.get("/health")
+async def health_check():
+    return {"status": "healthy"}

examples/requirements_agent/backend/app/models/message.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Optional
+from datetime import datetime
+
+class Message(BaseModel):
+    role: str  # "user" または "assistant"
+    content: str
+    created_at: Optional[datetime] = None
+
+class ChatRequest(BaseModel):
+    messages: list[Message]
+    user_id: Optional[str] = None
+    project_id: Optional[str] = None
+
+class ChatResponse(BaseModel):
+    message: str
+    requirements: list = []

examples/requirements_agent/backend/app/models/requirement.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Optional, Dict, Any
+from datetime import datetime
+
+class Requirement(BaseModel):
+    id: Optional[str] = None
+    description: str
+    priority: Optional[str] = None
+    category: Optional[str] = None
+    notes: Optional[str] = None
+    created_at: Optional[datetime] = None
+    user_id: Optional[str] = None
+
+class RequirementsExtraction(BaseModel):
+    requirements: list[Requirement]
+    summary: str

examples/requirements_agent/backend/app/services/supabase_service.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import os
+from supabase import create_client, Client
+from dotenv import load_dotenv
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+
+from ..models.requirement import Requirement
+from ..models.message import Message
+
+load_dotenv()
+
+url = os.environ.get("SUPABASE_URL")
+key = os.environ.get("SUPABASE_KEY")
+
+supabase: Optional[Client] = None
+if url and key:
+    supabase = create_client(url, key)
+
+async def store_message(message: Message, user_id: str, conversation_id: str) -> Dict[str, Any]:
+    """メッセージをSupabaseに保存する"""
+    if not supabase:
+        print("Supabase設定が完了していません。メッセージ保存をスキップします。")
+        return {"status": "skipped", "message": "Supabase not configured"}
+
+    print(f"メッセージを保存: {message}")
+    return {"status": "success", "message": "Message stored"}
+
+async def store_requirement(requirement: Requirement, user_id: str) -> Dict[str, Any]:
+    """要件をSupabaseに保存する"""
+    if not supabase:
+        print("Supabase設定が完了していません。要件保存をスキップします。")
+        return {"status": "skipped", "requirement": requirement.dict()}
+
+    print(f"要件を保存: {requirement}")
+    return {"status": "success", "requirement": requirement.dict()}
+
+async def get_conversation_history(user_id: str, conversation_id: Optional[str] = None) -> List[Message]:
+    """会話履歴を取得する"""
+    if not supabase:
+        print("Supabase設定が完了していません。空の履歴を返します。")
+        return []
+
+    return []

examples/requirements_agent/backend/vercel.json

@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "version": 2,
+  "builds": [
+    {
+      "src": "app/main.py",
+      "use": "@vercel/python"
+    }
+  ],
+  "routes": [
+    {
+      "src": "/(.*)",
+      "dest": "app/main.py"
+    }
+  ]
+}

examples/requirements_agent/frontend/index.html

@@ -0,0 +1,13 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="ja">
+  <head>
+    <meta charset="UTF-8" />
+    <link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/vite.svg" />
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
+    <title>要件定義AIエージェント</title>
+  </head>
+  <body>
+    <div id="root"></div>
+    <script type="module" src="/src/main.tsx"></script>
+  </body>
+</html>

examples/requirements_agent/frontend/src/App.tsx

@@ -0,0 +1,22 @@
+import { Chat } from './components/Chat';
+
+function App() {
+  return (
+    <div className="container">
+      <header className="header">
+        <h1>要件定義AIエージェント</h1>
+        <p>AIを活用した要件収集・分析ツール</p>
+      </header>
+
+      <main className="main">
+        <Chat />
+      </main>
+
+      <footer className="footer">
+        &copy; 2023 要件定義AIエージェント
+      </footer>
+    </div>
+  );
+}
+
+export default App;