Apify Actors: わずか数行のコードで AI エージェントを構築およびデプロイする @apify は、Python または JavaScript プロジェクトを「アクター」と呼ばれるマイクロアプリケーションに変換できます。これらのアクターは、明確に定義された入出力定義と独立したランタイム環境を備えており、デプロイ後は API、スケジューラ、またはユーザーインターフェースを介して実行を開始できるため、手動によるサーバー管理は不要です。 @Sumanth_077 は、Smolagents フレームワークと OpenAI モデルを用いて構築された AI ニュースアグリゲータという、よくある例を示しました。このアグリゲータは、DuckDuckGo 検索エンジンを用いて、ユーザーの興味関心（テクノロジーや金融など）に基づいて最新のニュースをクロールし、記事の要点を自動的に要約して、その結果をデータセットに保存します。 検索から要約、保存まで、すべてのプロセスはApify Actor内で非同期的に実行されます。コードは簡潔かつ効率的で、関連ライブラリ（os、ApifyのActorモジュール、SmolagentsのCodeAgent、WebSearchToolなど）のインポート、OpenAI APIキーの設定、そして入力検証、モデルの初期化、検索クエリ、出力プッシュの定義のみが必要です。 コアロジックは次のとおりです。 • ユーザー入力（モデル名や興味のあるポイントなど）を取得し、その完全性を確認します。 • OpenAI モデルと検索ツールを初期化します。 • 「[ユーザーの興味]に関する最新ニュースを教えてください」というクエリを実行し、検索結果を取得します。 • 要約タスクを実行します:「次のニュース記事を要約する: [検索結果]」。 • 概要をアクターのデータセットにプッシュします。 この設計は、Webクローラーによるデータ解析、PDFドキュメントの要約、自動化されたワークフローツールなど、様々なシナリオに適しています。各アクターは自己完結型で、独自の入出力モードと環境変数を備えているため、拡張と再利用が容易です。 Apifyの「$1 Million Challenge」は、開発者が現実世界の問題に対処する実用的なアクターを構築・リリースすることを奨励するプログラムです。優秀なプロジェクトには、最大3万ドルの賞金、毎週のボーナス、そして露出の機会が与えられます。これは単に技術を共有するだけでなく、AIエージェントをプロトタイプから本番環境に移行するための優れたプラットフォームを提供します。
