これらのAIエージェントはもはやソフトウェア開発者だけのものではなく、コーディングができない人でもノーコードプラットフォームを活用して革新的なアプリケーションを構築できるようになりました。エージェントシステムとアプリケーションはこれまで以上に重要性を増し、企業と個人の両方に革新的な価値をもたらします。
この記事では、最新のフレームワークとの統合を効率化し、これらの機能を開発ワークフローに直接組み込み、SingleStore などのオールインワン データ プラットフォームを使用して、強力なエージェント アプリケーションを構築する方法について説明します。
エージェント型AIアプリケーションにSingleStoreを選ぶ理由
エージェントAIは、インテリジェンス、スピード、スケール、柔軟性が融合することで発展します。そして、まさにそこでSingleStoreが真価を発揮します。構造化データ、非構造化データ、ベクトルデータなど、複数のデータベースを管理する代わりに、SingleStoreはすべてを1つのプラットフォームに統合します。これは、AIエージェントのリアルタイム推論、意思決定、自律実行を可能にする単一のエンジンです。分散アーキテクチャにより、大規模な環境でもパフォーマンスと信頼性の両方を実現します。ユーザークエリへの応答、複数ステップのワークフローの計画、データストリームの分析など、SingleStoreはエージェントがよりスマートに考えるだけでなく、より迅速に行動することを保証します。この統合アプローチにより、本番環境対応のエージェントAIの構築がはるかにシンプルかつ効率的になります。
統合クエリとハイブリッド検索
エージェントAIにおける最大の課題の一つは、構造化されたビジネスデータと非構造化コンテキストや埋め込みをシームレスに組み合わせることです。SingleStoreは、統合クエリとハイブリッド検索によってこの課題を解決します。SQL操作とベクトル類似性検索の両方を単一システムでネイティブにサポートするため、別々のデータベース間の煩雑な統合が不要になります。つまり、AIエージェントはSQLを使用して顧客レコードを取得すると同時に、意味的に類似したドキュメント、埋め込み、チャット履歴をすべてリアルタイムで取得できます。その結果、コンテキストが豊富で、正確かつ高速な応答が得られます。ハイブリッド検索では、キーワード検索やベクトル検索だけに限定されず、それらを組み合わせることでより高い精度を実現できます。開発者にとっては、連携作業が減り、よりスマートでコンテキストを認識するエージェントの構築に集中できるようになります。
スケーラビリティ、低レイテンシ、コスト効率
エージェントAIにとって、スピードとスケーラビリティは単なる「あれば良い」というレベルではなく、必須の要素です。SingleStoreは超低レイテンシを実現するように構築されており、高負荷環境でもエージェントがタスクを実行し、数ミリ秒単位で応答することを保証します。分散アーキテクチャは、データやユーザーベースの拡大に合わせて、速度を低下させることなく容易に拡張できます。パフォーマンスに加えて、SingleStoreは複数のデータエンジンを1つのプラットフォームに統合することで、コスト管理にも役立ちます。ベクトル、時系列、分析など、それぞれに個別のデータベースを用意する必要はありません。すべてが単一のシステムで処理されます。この効率性は、エージェントが本番環境レベルのスピードと信頼性で動作できるようにしながら、インフラストラクチャコストの削減に直接つながります。
簡素化されたアーキテクチャとエンタープライズのメリット
エージェントAIにおいてSingleStoreが際立つのは、そのシンプルさと堅牢性です。複数のシステムをパッチワークするのではなく、運用の複雑さを軽減する、クリーンで合理化されたアーキテクチャを実現します。クラウド環境でもローカル展開でも同様に機能し、チームはインフラのニーズに合わせて柔軟に運用できます。最も重要なのは、ベクトルデータベースでは珍しいACID準拠であることです。これにより、エージェントワークフローはエンタープライズグレードの一貫性と信頼性を確保します。このシンプルなアーキテクチャ、強力なコンプライアンス、そして柔軟な展開の組み合わせにより、SingleStoreは、信頼性がスピードとインテリジェンスと同じくらい重要となる、現実世界のエージェントアプリケーションにとって最適な基盤となります。
SingleStore統合の概要
SingleStore（旧MemSQL）は、AIおよびLLMアプリケーション、特にリアルタイムの取り込み、ハイブリッド検索（ベクトル＋フルテキスト）、そしてスケールを必要とするアプリケーションに適した、魅力的なハイブリッドトランザクション／分析プラットフォームとして登場しました。以下は、SingleStoreが主要なLLM/AIフレームワークとどのように統合されるかの概要と、接続方法（ドライバー、APIなど）の概要です
LLM / AIフレームワークおよびツールとの統合
LangChainは、Pythonのベクトルストアとプロバイダーの両方としてSingleStoreをサポートしています。ベクトルを使用する場合、このSingleStoreVectorStoreクラスは埋め込みの保存、近傍類似度クエリの実行（dot_product または euclidean_distance経由）、ベクトルフィルタリングと全文フィルタリングの組み合わせを可能にします 。LangChain は、 SingleStoreLoader （SingleStoreテーブルからドキュメントをロードするための）や、 チャット/メモリ使用のためのSingleStoreChatMessageHistory / SingleStoreSemanticCache ラッパーも提供しています。LangChainの公式ドキュメントは以下をご覧ください。
https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/singlestore/
https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/singlestore/
一般的な使用例は次のとおりです:
- 永続的なチャット/メモリ
- セマンティック キャッシュ
- ドキュメントローダー/取得
コミュニティおよびチュートリアル リソースがあります。たとえば、「LangChain と SingleStore を使用して RAG を実装する: ステップ バイ ステップ ガイド」では、エンドツーエンドのセットアップについて説明しています。
実際 には、この統合により、取得、保存、メタデータのロジックが単一の統合システムに集約され、可動部分が減り、クエリとデータ アクセス間のレイテンシが短縮されるため、AI ワークフローが合理化されます。
LangChain & SingleStore 統合パッケージの使用法:
SingleStore ベクター ストアにアクセスするには、langchain-singlestore 統合パッケージをインストールする必要があります。
1!pip install -qU "langchain-singlestore
こちらのパッケージに従って AI アプリケーション/システムを構築します: https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/singlestore/
LlamaIndex
LlamaIndexは、ストレージインターフェース（多くの場合「SingleStoreDB」と呼ばれます）を介して、SingleStoreを基盤としたベクトル／ストレージ統合を提供します。この統合により、ドキュメント埋め込みをSingleStoreに直接保存およびクエリできます。LlamaIndexのドキュメント（Python）では、ストレージ／ベクトルストアAPIの項でこれを説明しています（例：LlamaIndex APIリファレンスの「Storage / vector_store / SingleStoreDB」）。
詳細については公式LlamaIndexドキュメントをご覧ください:
https://developers.llamaindex.ai/python/framework-api-reference/storage/vector_store/singlestoredb/
マルチエージェントまたはオーケストレーションされたRAGシステムを構築する開発者は、この統合を使用して、各エージェントまたはサブエンジンが異なるドメイン（例：財務、営業）に対応しながら同じSingleStoreインスタンスを使用し、エージェント間のリンクま たは共有メモリを実現できます。SingleStoreのブログ投稿では、LlamaIndex + SingleStoreが増加するデータに合わせて拡張し、リアルタイムのクエリパフォーマンスを維持する方法について説明しています。また、リポジトリコードを含む実践的なチュートリアル（例：「LlamaIndexを使用してGenAIアプリを構築する方法」） もご覧いただけます。
全体として、LlamaIndex + SingleStore は、RAG システムの統合ストレージおよび取得レイヤーを実現し、データの重複を最小限に抑え、最新の更新を保証し、エージェントまたはモジュール間でシームレスかつスケーラブルなセマンティック取得を可能にします。
LlamaIndex & SingleStore 統合パッケージの使用法:
SingleStore は、SingleStore データベース テーブル内に埋め込みを格納するベクトルストアとして使用されます。
クエリ時に、インデックスは SingleStore を使用して、最も類似している上位 k 個のノードをクエリします。
1!pip install llama-index-vector-stores-singlestoredb
こちらのパッケージに従って AI アプリケーション/システムを構築します: https://developers.llamaindex.ai/python/framework-api-reference/storage/vector_store/singlestoredb/
CrewAI
CrewAIは、直接クエリツールを使用する方法と、LlamaIndexツールをCrewAIワークフローにラップする方法の両方で、SingleStoreとの統合をサポートしています。例えば、 SingleStoreSearchToolはコネクションプーリングを使用して 読み取り専用 SELECT/SHOW クエリを安全に実行できます。また、LlamaIndexToolラッパーにより、LlamaIndexベースのクエリエンジンをCrewAIエージェント内のツールとして使用できるようになります。
CrewAI データベース ツールの詳細:
https://docs.crewai.com/en/tools/database-data/singlestoresearchtool
これらの統合はパターンを示しています。SingleStore は、(a) ベクトルストアまたは埋め込みストア レイヤー、(b) 検索用のドキュメント ストアま たは「ナレッジベース」、(c) マルチエージェント システムのエージェント/ツールのクエリ可能なバックエンドとして機能します。
エージェント RAG パイプラインでは、 CrewAI + SingleStore により、エージェントが共通の永続性レイヤーを共有できるようになり、安全性とデータベースへのプールされたアクセスを維持しながら、エージェント間のメモリ、状態の受け渡し、またはツール チェーンが可能になります。
CrewAI & SingleStore 統合パッケージの使用法:
1uv add crewai-tools[singlestore]
こちらのパッケージに従って AI アプリケーション/システムを構築します: https://docs.crewai.com/en/tools/database-data/singlestoresearchtool
Phidata
PhidataはSingleStoreと統合し、AIおよびLLMを活用したアプリケーション向けに高速でスケーラブルなベクトルデータベースを提供します。SingleStoreVectorStoreコネクタを使用することで、開発者はSingleStoreに埋め込みデータを直接保存およびクエリすることができ、RAGシステム、チャットボット、AIエージェントにリアルタイムコンテキストを提供できます。
この統合により、SingleStoreのハイブリッドSQL + ベクトル検索とPhidataのAIワークフロー機能が統合され、構造化データと非構造化データの両方を効率的に取得、フィルタリング、推論できるようになります。類似検索（コサイン、ドット積）とメタデータフィルタリングをサポートし、動的ワークロードとストリーミングワークロードにおいてSingleStoreの低レイテンシパフォーマンスを活用します。
使い始めるのは簡単です。phidataをインストールし、SingleStoreの認証情報を設定し、数行のPythonコードでベクトルストアを初期化するだけです。このセットアップにより、開発者は統合メモリとコンテキストを備えた実稼働レベルのAIアシスタントやマルチエージェントシステムを構築できます。
この統合の詳細については、公式ドキュメントをご覧ください: https://docs.phidata.com/vectordb/singlestore
Python コネクタとネイティブ ドライバー:
Python/LLM コードを SingleStore に接続するには、いくつかのオプションがあります。
- MySQL 互換クライアント / コネクタ: SingleStore は MySQL ワイヤプロトコル互換性を提供するため、多くの既存の MySQL ドライバー (例
mysqlclient,pymysql) が動作しますが、ベクトル/分析の最適化を十分に活用できない可能性があります。
ネイティブ ドライバー: SingleStore は、そのアーキテクチャに合わせて最適化された独自の ODBC および JDBC ドライバーを公開します。
- SingleStore ODBC ドライバーは、プラットフォーム (Windows、Linux、macOS) 間で動作し、Unicode モードと ANSI モードの両方をサポートします。
- SingleStore JDBC ドライバー (JDBC 4.2) は Java アプリケーションで使用でき、JVM ベースのツールの基盤としても使用できます。
- Spark コネクタ: 大規模なデータ パイプラインの場合、SingleStore は Spark コネクタを提供します。
- その他のクライアント ドライバー: SingleStore の Helios ポータルには、推奨されるクライアント ドライバー (MySQL、MariaDB など) がバンドルされています。
統合方法とトレードオフ
- ODBC / JDBC: これらの標準APIは幅広くサポートされており、BI、ETL、レガシーツールとの統合を可能にします。ただし、ネイティブ埋め込みパスと比較して、レイテンシが高く、ベクトル演算が最適化されていないというトレードオフが生じる場合があります。
- LangChain / LlamaIndex を介したネイティブ API / Python 統合: 統合レイヤー（例
langchain-singlestore、LlamaIndex の SingleStore インターフェース）を使用することで、ベクトルインデックス作成、類似検索、ハイブリッドフィルタリングなどの組み込みサポートを活用できます。この方法は、AI ワークロードにおいて優れたエルゴノミクスとパフォーマンスを実現することがよくあります。 - ダイレクトSQL + UDF / AIサービス: レイテンシを最小限に抑える必要があるユースケースでは、SingleStoreに埋め込み関数を埋め込み、SQL組み込み関数（
dot_product,euclidean_distance）を介してベクトル類似度検索を直接実行できます。場合によっては、ユーザー定義関数（UDF）を追加することもできます。SingleStoreのAIサービスは、データベース内でのモデル実行を可能にすることで、データ移動を削減することを目的としています。
- ハイブリッドまたはフォールバック アーキテクチャ: 一部のシステムでは、ベクトルインデックスを専用の DB (Milvus、Qdrant など) に保持し、メタデータとフォールバック検索ヒットを上記のコネクタ経由で SingleStore に保存することを好む場合があります。
SingleStoreは、エージェントAIアプリケーション構築における画期的なプラットフォームとして登場しました。複数のデータベース管理の複雑さを解消しながら、現代のAIに求められるスピードとスケーラビリティを実現します。統合アーキテクチャは、構造化データ、非構造化コンテンツ、ベク埋め込みをシームレスに組み合わせることで、開発者がインフラストラクチャとの格闘に煩わされることなく、インテリジェントエージェントの構築に集中できるようにします。LangChain、LlamaIndex、CrewAIとのネイティブ統合に加え、ACIDコンプライアンスによるエンタープライズグレードの信頼 性を備えたSingleStoreは、本番環境対応のエージェントシステムを導入するために必要なすべてを提供します。自律型ワークフロー、マルチエージェントアプリケーション、コンテキストアウェアAIアシスタントなど、どのような構築でも、SingleStoreはプロトタイプから本番環境への移行を簡素化し、あらゆる規模の組織が洗練されたエージェントAIを利用できるようにします。
