はじめに

最近注目を集めているRustのLLMフレームワーク「Rig」を、Roo-clineとDeepSeek V3を使って検証してみました。Rigは、LLMを活用したアプリケーション開発のためのスケーラブルでモジュラーなフレームワークです。

Roo-clineによる自動化プロセス

Roo-Cline で AIエージェントフレームワークのRigの環境構築からサンプルの実行までやってもらった！！！！
----
プロンプト----->>>>>>>>>>
READMEを参考にしてサンプルを動かして
日本語のREADMEを作成してもいいよ
またrustは既に構築されています
>>>>>>>>>> https://t.co/yW9HHvd7fR pic.twitter.com/mBT6DLWWs2
— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) January 13, 2025

入力したプロンプト

READMEを参考にしてサンプルを動かして
日本語のREADMEを作成してもいいよ
またrustは既に構築されています

このシンプルなプロンプトから、Roo-clineは以下のような一連の処理を自動的に実行しました。

1. プロジェクト分析とセットアップ

Roo-clineはまず、以下のような順序で環境の分析と準備を行いました：

1. README.mdの内容確認
2. rig-core/examplesディレクトリの構造確認
3. 必要な依存関係の分析

2. 依存関係の追加試行

Roo-clineは必要なクレートの追加を試みました：

# 最初の試行（失敗）
cargo add rig-core

# パッケージ指定での試行（失敗）
cargo add rig-core --package rig-core

# tokioの追加（成功）
cargo add tokio --features macros,rt-multi-thread --package rig-core

エラー発生時も、Roo-clineは状況を適切に分析し、必要な修正を行いました。

3. 環境変数の設定と実行

OpenAI APIキーの設定と実行：

set OPENAI_API_KEY=<APIキー>
cargo run --example simple_model

4. 日本語版READMEの作成

最後に、オリジナルのREADMEを基に日本語版のドキュメントを自動生成しました。

Rigの特徴

Rigは以下のような特徴を持つRustライブラリです：

LLM統合の簡素化
- 完全なLLM補完と埋め込みワークフローのサポート
- LLMプロバイダー（OpenAI、Cohereなど）とベクトルストア（MongoDB、インメモリなど）の共通抽象化
- 最小限のボイラープレートコードでLLMを統合可能
豊富な統合サポート
- モデルプロバイダー：
  - OpenAI (ChatGPT)
  - Anthropic (Claude)
  - Cohere
  - Google (Gemini)
  - xAI
  - Perplexity
- ベクトルストア：
  - MongoDB
  - Neo4j
  - LanceDB
  - Qdrant

サンプルコードと実行結果

シンプルな例のコード

use rig::{completion::Prompt, providers::openai};

#[tokio::main]
async fn main() {
    // OpenAIクライアントとモデルの作成
    // OPENAI_API_KEY環境変数が必要
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let gpt4 = openai_client.agent("gpt-4").build();

    // モデルにプロンプトを送信し、応答を表示
    let response = gpt4
        .prompt("Who are you?")
        .await
        .expect("Failed to prompt GPT-4");

    println!("GPT-4: {response}");
}

Roo-clineの実行ログ

Roo-clineは実行中、以下のようなログを出力し、各ステップの進行状況を報告しました：

タスクを分析します：

- README.mdの内容を確認する必要があります
- サンプルコードの実行環境を準備する必要があります
- 日本語のREADMEを作成する必要があります

Roo-clineとDeepSeek V3の特筆すべき点

エラーハンドリングの効率性
- 依存関係追加時のエラーを自動検知
- パッケージ指定の必要性を認識
- 適切な対処方法の選択
プロジェクト理解度
- READMEの内容を適切に解析
- 必要な依存関係を正確に特定
- サンプルコードの実行要件を把握
自動化レベル
- 複数のコマンドを連続実行
- エラー発生時の自動リカバリー
- ドキュメント生成の自動化

今後の展望

Rigは現在も活発に開発が続けられており、以下のような発展が期待されます：

さらなるLLMプロバイダーとの統合
パフォーマンスの最適化
より豊富なユースケースのサポート

ただし、開発者も警告しているように、今後のアップデートでは破壊的な変更が含まれる可能性があります。プロダクション環境での使用は、これらの変更に注意を払う必要があります。

まとめ

今回の検証で、以下の点が確認できました：

Rigフレームワークの実用性
- シンプルな設計思想
- 豊富な統合オプション
- Rustの型安全性の活用
Roo-clineの効率性
- 最小限のプロンプトで複雑なタスクを実行
- エラーへの適切な対応
- 自動ドキュメント生成能力
DeepSeek V3との相乗効果
- 正確なコード理解
- 適切なエラーハンドリング
- 効率的なタスク実行

参考リンク