タスク送信

POST http://localhost:8080/api/v1/tasks

X-API-Key: sk_test_123456

{
  "query": "Analyze August website traffic trends",              // 必須: 実行するタスク
  "session_id": "analytics-session-123",                        // 任意: マルチターン会話のためのセッションID（省略時は自動生成）
  "mode": "supervisor",                                         // 任意: ワークフロールーティング - "simple", "standard", "complex", または "supervisor"（デフォルト: 自動検出）
  "model_tier": "large",                                        // 任意: モデルサイズ - "small", "medium", または "large"（デフォルト: "small"）
  "model_override": "gpt-5",                                   // 任意: 特定のモデル（標準ID）
  "provider_override": "openai",                                // 任意: 特定のプロバイダーを強制指定
  "context": {                                                  // 任意: 実行コンテキストオブジェクト
    "role": "data_analytics",                                   // 任意: ロールプリセット名（例: "analysis", "research", "writer"）
    "system_prompt": "You are a data analyst specializing in website analytics.",              // 任意: カスタムシステムプロンプト（ロールプリセットを上書き）
    "prompt_params": {                                         // 任意: プロンプト/ツール/アダプター用の任意のキーと値のペア
      "profile_id": "49598h6e",                                // 例: カスタムパラメータ（ツール/アダプターに渡される）
      "aid": "fcb1cd29-9104-47b1-b914-31db6ba30c1a",          // 例: カスタムパラメータ（アプリケーションID）
      "current_date": "2025-10-31"                             // 例: カスタムパラメータ（現在の日付）
    },
    "history_window_size": 75,                                 // 任意: 最大会話履歴メッセージ数（デフォルト: 50）
    "primers_count": 3,                                        // 任意: 保持する初期メッセージの数（デフォルト: 5）
    "recents_count": 20,                                       // 任意: 保持する最近のメッセージの数（デフォルト: 15）
    "compression_trigger_ratio": 0.75,                         // 任意: ウィンドウの75%で圧縮をトリガー（デフォルト: 0.8）
    "compression_target_ratio": 0.375                          // 任意: ウィンドウの37.5%に圧縮（デフォルト: 0.5）
  }
}

{
  "query": "Generate weekly research briefing",                 // 必須: タスク説明
  "session_id": "research-session-456",                        // 任意: セッションID
  "context": {                                                  // 任意: コンテキストオブジェクト
    "template": "research_summary",                            // 任意: 使用するテンプレート名
    "template_version": "1.0.0",                               // 任意: テンプレートバージョン（デフォルト: 最新）
    "disable_ai": true,                                        // 任意: テンプレートのみのモード、AIフォールバックなし（デフォルト: false）
    "prompt_params": {                                         // 任意: テンプレートレンダリング用のパラメータ
      "week": "2025-W44"                                       // 例: テンプレート用のカスタムパラメータ
    }
  }
}

{
  "task_id": "string",
  "status": "string",
  "message": "string (optional)",
  "created_at": "timestamp"
}

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "フランスの首都は何ですか？"
  }'

{
  "task_id": "task_01HQZX3Y9K8M2P4N5S7T9W2V",
  "status": "STATUS_CODE_OK",
  "message": "タスクが正常に提出されました",
  "created_at": "2025-10-22T10:30:00Z"
}

# 最初のターン
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "Pythonとは何ですか？",
    "session_id": "user-123-chat"
  }'

# 2回目のターン（前のコンテキストを参照）
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "その主な利点は何ですか？",
    "session_id": "user-123-chat"
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "このユーザーフィードバックを要約してください",
    "context": {
      "user_id": "user_12345",
      "feedback_type": "bug_report",
      "severity": "high",
      "product": "mobile_app",
      "role": "analysis",
      "model_override": "gpt-5"
    }
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "複雑な分析",
    "model_tier": "large"
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "週次研究ブリーフィング",
    "context": {"template": "research_summary", "template_version": "1.0.0", "disable_ai": true}
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "システムの信頼性を評価する",
    "mode": "supervisor"
  }'

# すべてのプラットフォームで競合を分析
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "オーガニックスキンケア製品の競合広告を分析",
    "context": {
      "role": "ads_research"
    }
  }'

# Google ショッピング広告のみ
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "ワイヤレスイヤホンの競合価格戦略を見つける",
    "context": {
      "role": "ads_research",
      "platforms": {
        "google": true,
        "yahoo_jp": false,
        "meta": false
      }
    }
  }'

# Meta（Instagram のみ）+ Yahoo Japan
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "Instagram と Yahoo Japan でのファッションブランドの広告をリサーチ",
    "context": {
      "role": "ads_research",
      "platforms": {
        "google": false,
        "yahoo_jp": true,
        "meta": true,
        "meta_platform": "instagram"
      }
    }
  }'

# 基本的なDeep Research（デフォルト設定を使用）
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "2025年のAIトレンド",
    "context": {
      "force_research": true
    }
  }'

# カスタム反復（速いが、あまり徹底的ではない）
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "主要なLLMプロバイダーを比較する",
    "context": {
      "force_research": true,
      "iterative_max_iterations": 2
    }
  }'

# 反復モードを無効にする（レガシーリサーチを使用）
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "機械学習の基本を説明する",
    "context": {
      "force_research": true,
      "iterative_research_enabled": false
    }
  }'

# 冪等性キーを生成（UUIDを使用）
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "Q4の売上データを分析"
  }'

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
  -H "traceparent: 00-4bf92f3577b34da6a3ce929d0e0e4736-00f067aa0ba902b7-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "最新のAIトレンドを調査"
  }'

{
  "error": "クエリは必須です"
}

{
  "error": "無効なリクエストボディ: 予期しないEOF"
}

{
  "error": "認証されていません"
}

{
  "error": "認証されていません"
}

{
  "error": "レート制限を超えました"
}

{
  "error": "タスクの送信に失敗しました: データベース接続に失敗"
}

import httpx

response = httpx.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
    headers={
        "X-API-Key": "sk_test_123456",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "query": "フランスの首都はどこですか？"
    }
)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(f"タスクID: {data['task_id']}")
    print(f"ステータス: {data['status']}")
else:
    print(f"エラー: {response.status_code}")
    print(response.json())

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
    headers={
        "X-API-Key": "sk_test_123456"
    },
    json={
        "query": "顧客の感情を分析",
        "context": {
            "source": "twitter",
            "date_range": "2025-10-01 to 2025-10-22"
        }
    }
)

task = response.json()
print(f"タスクが送信されました: {task['task_id']}")

const axios = require('axios');

async function submitTask(query) {
  try {
    const response = await axios.post(
      'http://localhost:8080/api/v1/tasks',
      {
        query: query
      },
      {
        headers: {
          'X-API-Key': 'sk_test_123456',
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );

    console.log('タスクID:', response.data.task_id);
    console.log('ステータス:', response.data.status);

    return response.data;
  } catch (error) {
    console.error('エラー:', error.response?.data || error.message);
    throw error;
  }
}

submitTask('量子コンピューティングとは何ですか？');

#!/bin/bash

API_KEY="sk_test_123456"
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)

# タスクを送信
RESPONSE=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -H "X-API-Key: $API_KEY" \
  -H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "Q4の収益トレンドを分析"
  }')

echo $RESPONSE | jq

TASK_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.task_id')
echo "進捗を追跡: http://localhost:8088/workflows/$TASK_ID"

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

type TaskRequest struct {
    Query     string                 `json:"query"`
    SessionID string                 `json:"session_id,omitempty"`
    Context   map[string]interface{} `json:"context,omitempty"`
}

type TaskResponse struct {
    TaskID    string `json:"task_id"`
    Status    string `json:"status"`
    Message   string `json:"message,omitempty"`
}

func submitTask(query string) (*TaskResponse, error) {
    req := TaskRequest{
        Query: query,
    }

    body, _ := json.Marshal(req)

    httpReq, _ := http.NewRequest(
        "POST",
        "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
        bytes.NewBuffer(body),
    )

    httpReq.Header.Set("X-API-Key", "sk_test_123456")
    httpReq.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(httpReq)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()

    var taskResp TaskResponse
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&taskResp)

    return &taskResp, nil
}

func main() {
    task, err := submitTask("機械学習とは何ですか？")
    if err != nil {
        fmt.Println("エラー:", err)
        return
    }

    fmt.Printf("タスクID: %s\n", task.TaskID)
    fmt.Printf("ステータス: %s\n", task.Status)
}

import uuid
import httpx

# ユニークキーを生成
idempotency_key = str(uuid.uuid4())

# 最初のリクエスト - タスクを作成
response1 = httpx.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
    headers={"X-API-Key": "sk_test_123456", "Idempotency-Key": idempotency_key},
    json={"query": "Q4の売上を分析"}
)
task_id_1 = response1.json()["task_id"]

# 同じキーで再試行 - 同じタスクIDを返す
response2 = httpx.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
    headers={"X-API-Key": "sk_test_123456", "Idempotency-Key": idempotency_key},
    json={"query": "Q4の売上を分析"}
)
task_id_2 = response2.json()["task_id"]

assert task_id_1 == task_id_2  # 同じタスク、重複なし

import uuid

idempotency_key = str(uuid.uuid4())

response = httpx.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/tasks",
    headers={
        "X-API-Key": "sk_test_123456",
        "Idempotency-Key": idempotency_key
    },
    json={"query": "注文 #12345 の支払いを処理"}
)

session_id = "user-456-chat"

# ターン1
httpx.post(..., json={
    "query": "Q4の売上データを読み込む",
    "session_id": session_id
})

# ターン2（ターン1のQ4データを参照）
httpx.post(..., json={
    "query": "Q3と比較する",
    "session_id": session_id
})

httpx.post(..., json={
    "query": "この顧客フィードバックを分析",
    "context": {
        "customer_id": "cust_789",
        "subscription_tier": "enterprise",
        "account_age_days": 365,
        "previous_tickets": 3,
        "sentiment_history": ["positive", "neutral", "negative"]
    }
})

try:
    response = httpx.post(..., timeout=30.0)
    response.raise_for_status()
    task = response.json()
except httpx.TimeoutException:
    print("リクエストがタイムアウトしました")
except httpx.HTTPStatusError as e:
    if e.response.status_code == 429:
        retry_after = int(e.response.headers.get("Retry-After", 60))
        time.sleep(retry_after)
        # 再試行...
    else:
        print(f"エラー: {e.response.json()}")

response = httpx.post(...)
task_id = response.json()["task_id"]
workflow_id = response.headers["X-Workflow-ID"]

# データベースに保存
db.tasks.insert({
    "task_id": task_id,
    "workflow_id": workflow_id,
    "user_id": "user_123",
    "query": "...",
    "created_at": datetime.now()
})

# 後で: ステータスを確認
status = httpx.get(f"http://localhost:8080/api/v1/tasks/{task_id}")