> ## Documentation Index
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# クイックスタート
> 5分でShannonに最初のタスクを送信
## 最初のタスク
Shannonにシンプルなタスクを送信して、実際の動作を確認しましょう。このガイドは、[インストール](/ja/quickstart/installation)が完了していることを前提としています。
## REST APIの使用
Shannonと対話する最もシンプルな方法はREST APIを使用することです：
```bash theme={null}
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "次の文の感情を分析してください：ShannonはAIエージェントをシンプルで信頼性の高いものにします！"
}'
```
次のようなレスポンスが返されます：
```json theme={null}
{
"task_id": "task-dev-1730000000",
"status": "TASK_STATUS_RUNNING",
"message": "Task submitted",
"created_at": "2024-10-22T10:30:00Z"
}
```
## タスクステータスの確認
`task_id`を使用してステータスを確認：
```bash theme={null}
curl http://localhost:8080/api/v1/tasks/task-dev-1730000000
```
レスポンス：
```json theme={null}
{
"task_id": "task-dev-1730000000",
"status": "TASK_STATUS_COMPLETED",
"response": { "result": "The sentiment is overwhelmingly positive..." },
"error": "",
"query": "次の文の感情を分析してください：ShannonはAIエージェントをシンプルで信頼性の高いものにします！",
"session_id": "...",
"mode": "EXECUTION_MODE_STANDARD",
"created_at": "2024-10-22T10:30:00Z",
"updated_at": "2024-10-22T10:30:25Z"
}
```
## リアルタイムでイベントをストリーミング
ShannonはServer-Sent Events (SSE)によるリアルタイム更新をサポートしています：
```bash theme={null}
curl -N http://localhost:8080/api/v1/stream/sse?workflow_id=task-dev-1730000000
```
イベントがリアルタイムで表示されます：
```
event: LLM_PROMPT
data: {"message":"Analyzing sentiment..."}
event: WORKFLOW_COMPLETED
data: {"result":"The sentiment is positive..."}
```
## Python SDKの使用
より良い開発者体験のために、Python SDKを使用してください：
### インストール
```bash theme={null}
pip install shannon-sdk
```
### タスクの送信と監視
```python theme={null}
from shannon import ShannonClient
# HTTPクライアント（デフォルト: http://localhost:8080）
client = ShannonClient()
handle = client.submit_task(
query="次の文の感情を分析してください：ShannonはAIエージェントをシンプルにします！"
)
print("Task submitted:", handle.task_id)
# 完了を待機
final = client.wait(handle.task_id, timeout=60)
print("Result:", final.result)
```
### イベントのストリーミング
```python theme={null}
# リアルタイムでイベントをストリーミング
for event in client.stream(handle.workflow_id):
print(f"{event.type}: {event.message}")
```
## 実行モード
Shannonはタスクの複雑さに基づいて実行モードを自動選択します。タスク送信時に `mode` パラメータ（`simple`、`standard`、`complex`、`supervisor`）を指定して上書きすることもできます。
## コスト管理
予算管理はShannonによって管理されます。REST経由でのリクエストごとの明示的な予算設定はまだ利用できません。
## マルチターン会話
Shannonはセッションベースの会話をサポートしています：
```python theme={null}
session_id = "my-conversation-123"
# 最初のメッセージ
handle1 = client.submit_task(
query="フランスの首都はどこですか？",
session_id=session_id
)
# フォローアップメッセージ（Shannonはコンテキストを記憶）
handle2 = client.submit_task(
query="人口はどのくらいですか？",
session_id=session_id
)
# Shannonはパリの人口について尋ねていることを理解します
```
## Desktop Appの使用
タスクとセッションのグラフィカルビューには、Shannon Desktop Application（Tauriベースのクライアント）を使用してください。インストールと使用方法の詳細については、[Desktop Application](/ja/quickstart/desktop-app)を参照してください。
## ユースケース例
Shannonはクエリの複雑さに基づいて適切な実行モードと認知戦略を自動的に選択します。これらのパラメータを指定する必要はありません。
### 感情分析
```python theme={null}
client.submit_task(
query="感情を分析してください：この製品は期待を超えました！"
)
```
### リサーチ & 要約
```python theme={null}
client.submit_task(
query="2024年の量子コンピューティングのブレークスルーを調査し、要約を作成してください"
)
```
### コード生成
```python theme={null}
client.submit_task(
query="メモ化を使用してフィボナッチ数を計算するPython関数を書いてください"
)
```
### コンテキスト付き複雑な分析
```python theme={null}
client.submit_task(
query="マイクロサービスとモノリシックアーキテクチャのメリットとデメリットを比較してください",
context={
"domain": "software_architecture",
"depth": "comprehensive",
"include_examples": True
}
)
```
## 次のステップ
Agent、Workflow、認知パターンについて学ぶ
すべてのAPIエンドポイントとパラメータを探索
SDK機能と非同期使用の詳細
ニーズに合わせてShannonをカスタマイズ
## トラブルシューティング
ログでエラーを確認してください：
```bash theme={null}
docker compose logs orchestrator
docker compose logs agent-core
```
よくある原因：
* 無効なLLM APIキー
* LLMプロバイダーのレート制限
* ネットワーク接続の問題
Shannonはデフォルトで認証を無効にして実行されます（`GATEWAY_SKIP_AUTH=1`）。認証を有効にしている場合は、APIキーを含めてください：
```bash theme={null}
curl -H "X-API-Key: sk_test_123456" \
http://localhost:8080/api/v1/tasks
```
予算制限は環境変数を介してプラットフォームレベルで設定されます：
```bash theme={null}
# .envファイル内
MAX_TOKENS_PER_REQUEST=10000
MAX_COST_PER_REQUEST=0.50
# 変更を有効にするためにサービスを再起動
docker compose restart
```
タスクごとの監視については、ステータスエンドポイントまたはストリーミングイベントを介してコストを確認してください。