Heym

Heymは、RAG、承認チェックポイント、可視化可能な自動化を構築できるソース公開のAIワークフロー自動化プラットフォーム。自社環境でのセルフホストにも対応。

概要

Heymは、ビジュアルなキャンバス上でエージェント型システムを構築・実行するためのAIワークフロー自動化プラットフォームです。自然言語からワークフローを生成できるAIアシスタントを備えたローコードエディタと、ノード、エッジ、実行パスを直接制御したいチーム向けの手動編集を組み合わせています。

このプラットフォームは、検査可能な実行、人による承認チェックポイント、マルチエージェントのオーケストレーション、組み込みRAG、MCP対応、ソース公開のセルフホスティングを必要とするAI、プラットフォーム、自動化チーム向けに位置付けられています。製品ページでは、トレーシング、評価、ダッシュボード、メモリ、ガードレール、そして自社で管理するインフラへのデプロイについても説明されています。

機能

AI支援のワークフロー生成

自然言語または音声でワークフローを説明すると、アシスタントがキャンバス上にノードとエッジを生成します。アシスタントは出力をストリーミングし、有効なワークフローJSONをそのままエディタに適用できます。

ビジュアルワークフローエディタ

Vue Flowを基盤としたドラッグ＆ドロップのキャンバス上で、ワークフローを構築したり確認したりできます。エディタには、組み込みのノードタイプ、式ベースのデータ変換、バージョン履歴、データのピン留め、選択範囲を再利用可能なサブワークフローへ抽出する機能が含まれます。

マルチエージェントのオーケストレーション

名前付きのサブエージェントとサブワークフローを使って、1つのオーケストレーターを連携させます。エージェントはツールを呼び出したり、Pythonツールを使ったり、MCPサーバーに接続したり、スキルを読み込んだり、複数階層にまたがって作業を引き継いだりできます。

組み込みRAGパイプライン

Qdrantまたはpgvector対応の組み込みPostgresを使って、管理されたベクターストア上でセマンティック検索を実行できます。RAGパイプラインはPDF、TXT、Markdown、CSV、JSONのアップロードに対応し、メタデータフィルターや任意のCohereリランキングを利用できます。

HITL制御とメモリ

ワークフローをレビューのために一時停止し、公開承認リンクを生成し、実行を続ける前にレビュアーが承認、編集、拒否できるようにします。プラットフォームには、コンテンツガードレールと、エージェント向けのグラフベースの永続メモリも含まれます。

デプロイ、可観測性、統合

ワークフローを公開チャットポータルとしてデプロイし、トレースやダッシュボードで実行を監視し、Slack、Gmail、GitHub、Jira、Telegram、Google Sheets、Playwright、PostgreSQL、Redis、RabbitMQ、S3、BigQuery、MCPエンドポイントなどの対応サービスに接続できます。

ユースケース

自然言語からワークフローを設計する
平易な言葉のプロンプトから始まる内部自動化を構築し、その後キャンバス上で生成されたグラフを手作業で調整します。これは、視覚的な制御を手放さずにAIでワークフロー作成を高速化したいチームに適しています。
マルチステップのエージェント運用をオーケストレーションする
作業をサブエージェントに委任し、ツールを呼び出し、重要なアクションの前にレビューのために停止する長時間実行のエージェントシステムを作成します。これは、自律性とチェックポイントの両方が必要なタスクに有用です。
知識主導のワークフローに検索を追加する
QdrantまたはPostgres pgvectorに保存された社内ナレッジにワークフローを接続し、RAGノードを使ってLLMやエージェントのステップ向けに関連コンテキストを取得します。これは、検索、サポート、ナレッジ支援のフローに適しています。
本番フローに人の承認を組み込む
送信、承認、実行の前に人によるレビューが必要なワークフローを実行します。プラットフォームは承認チェックポイントと公開レビューリンクを提供しており、サポート返信、コンプライアンス重視のタスク、コンテンツ承認に役立ちます。
ワークフローを公開し、既存ツールと接続する
ワークフローを公開チャットポータルとして公開したり、Slack、Gmail、GitHub、Jira、Sheets、Playwright、またはAPIなどの統合を使って既存システムと接続したりできます。これは、複数の入口でAIを運用するチームに適しています。

Pros and Cons

Pros

視覚的なワークフロー構築と、自然言語からノードを生成できるAIアシスタントを組み合わせています。
マルチエージェントのオーケストレーション、RAG、MCP、人による承認チェックポイント、永続的なエージェントメモリを1つのプラットフォームでサポートしています。
Docker ComposeまたはKubernetesを使って、自社のインフラにセルフホストできます。
検査やデバッグのためのトレーシング、ダッシュボード、評価志向のワークフロー可視性を備えています。
ドキュメント化されたノードやガイドのライブラリを提供しており、ドキュメントページではワークフローおよびプラットフォーム全般を幅広くカバーしていることが示されています。

Cons

収集した料金URLは404ページを返しており、利用可能なソースには料金プランや商用パッケージが示されていません。
一部の領域は収集したソースでの文書化が不十分で、統合の詳細、デプロイのバリエーション、セルフホスティング以外の制約などは限定的です。

FAQ

Heymでワークフローはどのように構築しますか？

Heymは、AIワークフローを視覚的に構築するために設計されています。ソース資料では、自然言語からノードを生成できるAIアシスタントを備えたローコードのキャンバスと、必要に応じて手動でワークフローを組み立てられるノードおよび統合のライブラリが説明されています。

Heymはどのようなワークフローコンポーネントをサポートしていますか？

ドキュメントと製品ページでは、トリガー、AIノード、ロジック、データ処理ステップ、統合、オートメーション、ユーティリティノードから構成されるワークフローが示されています。Heymは、マルチエージェントのオーケストレーション、RAG、MCPクライアントおよびサーバー接続、人による承認チェックポイント、並列実行にも対応しています。

Heymはセルフホストできますか？

はい。サイトでは、Heymはソース公開で完全にセルフホスト可能と説明されています。Docker ComposeまたはKubernetesを使って自社で管理するインフラにデプロイでき、エンタープライズページでは、自社インフラ上で、自分たちのモデルと認証情報を使って展開できることが強調されています。

Heymはチームでの共同作業や承認に対応していますか？

製品ページでは、共有ベクターストア、ダッシュボード、ワークフロートレース、人によるレビュー用の承認チェックポイント、承認のための公開レビューリンクを通じたチームコラボレーションが説明されています。確認したページには、役割や権限に関する詳細なドキュメントはありませんでした。

Heymの料金はいくらですか？

収集したソースには料金ページが見当たらず、リンクは404ページを返しました。ホームページには、Heymはセルフホスト時は無料で、Commons ClauseとMITの下でライセンスされていると記載されていますが、ホスト型の価格情報は示されていません。

Quick Facts

カテゴリ: AIワークフロー自動化プラットフォーム
製品タイプ: ソース公開、セルフホスト型ソフトウェア
主な利用者: AI、プラットフォーム、自動化チーム
デプロイ: 自社インフラ上の Docker Compose または Kubernetes
主要機能: ビジュアルワークフロー、マルチエージェントオーケストレーション、RAG、MCP、HITL承認
Webサイト: heym.run

Heymの代替品

Codex Plugins

Codex Plugins は、再利用可能なスキル、アプリ連携、MCPサーバーを Codex app や Codex CLI で使えるワークフローにまとめます。接続サービスの作業や共有チームワークフローを拡張できます。

Awish

Awishは、自然言語の指示を連携アプリ間の自動ワークフローに変えるAI搭載のノーコード自動化プラットフォーム。反復作業、チャット型アシスタント、更新作業を手動設定なしで自動化。

CreateOS Sandbox

CreateOS Sandboxは、FirecrackerマイクロVM上でコードやエージェントのワークロードを実行できる分離型コンピュート環境です。SDK、CLI、MCPで制御可能。

Struere

Struereは、スプレッドシートのデータをダッシュボード、アラート、自動化付きの構造化された業務ソフトへ変えるAIネイティブなプラットフォーム。手作業の表計算業務を置き換えたいチーム向け。

Wallie

Wallieは、画面を見てチャットを聞き、設定したペルソナでライブ解説を生成するオープンソースAI streamer。自分のキーでローカル実行でき、顔出しなし配信や自律配信、リアルタイム反応に最適です。

Make Real

Make Realは、tldraw SDKとAIモデルを使い、手描きワイヤーフレームを動作するHTMLプロトタイプに変換するNext.jsアプリです。キャンバスでスケッチし、コード生成し、埋め込みプレビューで確認できます。