エージェント AI のためのプログラミング言語
生成的UI で本番AIエージェントを構築 —— 数ヶ月ではなく数分で。
curl -fsSL https://haira.dev/install.sh | sh4つのキーワード。それがフレームワーク全体。
provider tool agent workflow —— 本番AIエージェントの構築に必要なすべて。
import "http"
provider openai {
api_key: env("OPENAI_API_KEY")
model: "gpt-4o"
}
tool get_weather(city: string) -> string {
"""Get the current weather for a city."""
resp, err = http.get("https://wttr.in/${city}?format=j1")
if err != nil { return "Failed to fetch." }
data = resp.json()
current = data["current_condition"][0]
return "${city}: ${current["temp_C"]}°C"
}
agent Assistant {
provider: openai
system: "You are a helpful assistant."
tools: [get_weather]
memory: conversation(max_turns: 10)
}
@post("/chat")
workflow Chat(message: string) -> stream {
return Assistant.stream(message)
}
fn main() {
http.Server([Chat]).listen(8080)
}Provider
あらゆるLLMに接続 —— OpenAI、Anthropic、Azure、Ollama、または任意のOpenAI互換API。SDK不要。
Tool
エージェントに機能を付与。型チェック付き関数とコンパイラ強制ドキュメント。
Agent
ツール、メモリ、システムプロンプトを持つエージェントを宣言。クラス継承不要。フレームワークの魔法不要。
Workflow
エージェントをHTTPエンドポイントとして公開。ストリーミング、フォーム、ファイルアップロード —— すべて組み込み。単一バイナリとしてデプロイ。
必要なものすべて。不要なものゼロ。
単一バイナリにコンパイル
HairaはGoにコンパイルされ、ネイティブバイナリになります。インタプリタなし、VMなし、node_modulesなし。1ファイルでどこでも実行。
エージェンティック設計
provider、tool、agent、workflowは第一級の言語キーワード —— Pythonクラスに後付けされたデコレータではありません。
コンパイル時の型安全性
静的型付け、パターンマッチング、列挙型、構造体、パイプ演算子、エラー処理。本番環境に届く前にバグを検出。
組み込みストリーミングとUI
-> streamによるSSEストリーミング。すべてのワークフローに自動生成チャットUI。ARPプロトコルによるリッチコンポーネント。
マルチエージェントハンドオフ
専門エージェント間を自動ルーティング。フロントデスクから請求から技術サポートへ —— 設定フィールド1つ、グルーコードゼロ。
バッテリー同梱の標準ライブラリ
HTTP、JSON、Postgres、Excel、Slack、GitHub、ベクトル検索、正規表現、時刻、ファイルシステム —— すべて組み込み、コンパイル時にツリーシェイキング。
エージェントがインターフェースをレンダリング。
エージェントがリッチなUIコンポーネントを返します —— テーブル、チャート、ステータスカード、確認ダイアログ —— テキストだけではありません。フロントエンド不要。
import "ui"
tool show_metrics() -> string {
"""Show system metrics dashboard."""
ui.status_card(
title: "API Health",
value: "99.9%",
status: "success"
)
ui.table(
headers: ["Service", "Status", "Latency"],
rows: [
["Auth", "Healthy", "12ms"],
["DB", "Healthy", "3ms"],
["Cache", "Warning", "89ms"],
]
)
ui.chart(
type: "line",
title: "Requests / min",
data: get_request_data()
)
return "Metrics displayed."
}技術スタック全体を置き換え。
フレームワーク、SDK、YAMLの脆い組み合わせの代わりに1つの言語。
- Python + LangChain + FastAPI
- エージェントごとに300行以上のボイラープレート
- pip install 47パッケージ
- Docker + requirements.txt + .env
- 本番環境でのランタイム型エラー
- 手動メモリ管理
- 別途フロントエンドの構築が必要
- 1つの .haira ファイル
- 同じエージェントを30行で
- 外部依存関係ゼロ
- 単一バイナリ —— コピーして実行
- コンパイル時の型チェック
- 組み込みの会話メモリ
- 自動生成UIが含まれる
チャットボットから
エンタープライズワークフローまで。
内部ツール
データエクスプローラー、管理ダッシュボード、生成的UIを備えた運用ツール。テーブル、チャート、ステータスカード —— エージェントがレンダリング。
カスタマーサポート
マルチエージェントハンドオフ、会話メモリ、セッション永続化。トリアージから請求から技術サポートへ —— 自動的に。
ワークフロー自動化
n8n、Make、Zapierを型安全なコンパイル済みワークフローに置き換え。Webhook、トリガー、並列実行が組み込み。
RAGパイプライン
標準ライブラリにベクトル検索、Postgres、ドキュメント処理を搭載。グルーコードなしの検索拡張エージェント。
DevOps & インシデント対応
ヘルスチェック、ログ照会、チケット作成、チーム通知を行うエージェント —— すべて単一のチャットインターフェースから。
マルチプロバイダーエージェント
推論にGPT-4o、分析にClaude、プライベートデータにOllama —— 同じアプリ内で。1行で切り替え。
数秒で構築開始。
Hairaをインストールし、最初のエージェントを書き、バイナリをデプロイ。