RustのLLMフレームワークRigをRoo-cline × DeepSeek V3で試してみた！

## はじめに

最近注目を集めているRustのLLMフレームワーク「Rig」を、Roo-clineとDeepSeek V3を使って検証してみました。Rigは、LLMを活用したアプリケーション開発のためのスケーラブルでモジュラーなフレームワークです。

## Roo-clineによる自動化プロセス

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="ja" dir="ltr">Roo-Cline で AIエージェントフレームワークのRigの環境構築からサンプルの実行までやってもらった！！！！<br>----<br>プロンプト-----&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;<br>READMEを参考にしてサンプルを動かして<br>日本語のREADMEを作成してもいいよ<br>またrustは既に構築されています<br>&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt;&gt; <a href="https://t.co/yW9HHvd7fR">https://t.co/yW9HHvd7fR</a> <a href="https://t.co/mBT6DLWWs2">pic.twitter.com/mBT6DLWWs2</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1878728897946407039?ref_src=twsrc%5Etfw">January 13, 2025</a></blockquote> 

### 入力したプロンプト
```plaintext
READMEを参考にしてサンプルを動かして
日本語のREADMEを作成してもいいよ
またrustは既に構築されています
```

このシンプルなプロンプトから、Roo-clineは以下のような一連の処理を自動的に実行しました。

### 1. プロジェクト分析とセットアップ

Roo-clineはまず、以下のような順序で環境の分析と準備を行いました：

```plaintext
1. README.mdの内容確認
2. rig-core/examplesディレクトリの構造確認
3. 必要な依存関係の分析
```

### 2. 依存関係の追加試行

Roo-clineは必要なクレートの追加を試みました：

```bash
# 最初の試行（失敗）
cargo add rig-core

# パッケージ指定での試行（失敗）
cargo add rig-core --package rig-core

# tokioの追加（成功）
cargo add tokio --features macros,rt-multi-thread --package rig-core
```

エラー発生時も、Roo-clineは状況を適切に分析し、必要な修正を行いました。

### 3. 環境変数の設定と実行

OpenAI APIキーの設定と実行：

```bash
set OPENAI_API_KEY=<APIキー>
cargo run --example simple_model
```

### 4. 日本語版READMEの作成

最後に、オリジナルのREADMEを基に日本語版のドキュメントを自動生成しました。

## Rigの特徴

Rigは以下のような特徴を持つRustライブラリです：

1. **LLM統合の簡素化**
   - 完全なLLM補完と埋め込みワークフローのサポート
   - LLMプロバイダー（OpenAI、Cohereなど）とベクトルストア（MongoDB、インメモリなど）の共通抽象化
   - 最小限のボイラープレートコードでLLMを統合可能

2. **豊富な統合サポート**
   - モデルプロバイダー：
     - OpenAI (ChatGPT)
     - Anthropic (Claude)
     - Cohere
     - Google (Gemini)
     - xAI
     - Perplexity
   - ベクトルストア：
     - MongoDB
     - Neo4j
     - LanceDB
     - Qdrant

## サンプルコードと実行結果

### シンプルな例のコード

```rust
use rig::{completion::Prompt, providers::openai};

#[tokio::main]
async fn main() {
    // OpenAIクライアントとモデルの作成
    // OPENAI_API_KEY環境変数が必要
    let openai_client = openai::Client::from_env();
    let gpt4 = openai_client.agent("gpt-4").build();

    // モデルにプロンプトを送信し、応答を表示
    let response = gpt4
        .prompt("Who are you?")
        .await
        .expect("Failed to prompt GPT-4");

    println!("GPT-4: {response}");
}
```

### Roo-clineの実行ログ

Roo-clineは実行中、以下のようなログを出力し、各ステップの進行状況を報告しました：

```plaintext
タスクを分析します：

- README.mdの内容を確認する必要があります
- サンプルコードの実行環境を準備する必要があります
- 日本語のREADMEを作成する必要があります
```

## Roo-clineとDeepSeek V3の特筆すべき点

1. **エラーハンドリングの効率性**
   - 依存関係追加時のエラーを自動検知
   - パッケージ指定の必要性を認識
   - 適切な対処方法の選択

2. **プロジェクト理解度**
   - READMEの内容を適切に解析
   - 必要な依存関係を正確に特定
   - サンプルコードの実行要件を把握

3. **自動化レベル**
   - 複数のコマンドを連続実行
   - エラー発生時の自動リカバリー
   - ドキュメント生成の自動化

## 今後の展望

Rigは現在も活発に開発が続けられており、以下のような発展が期待されます：

1. さらなるLLMプロバイダーとの統合
2. パフォーマンスの最適化
3. より豊富なユースケースのサポート

ただし、開発者も警告しているように、今後のアップデートでは破壊的な変更が含まれる可能性があります。プロダクション環境での使用は、これらの変更に注意を払う必要があります。

## まとめ

今回の検証で、以下の点が確認できました：

1. **Rigフレームワークの実用性**
   - シンプルな設計思想
   - 豊富な統合オプション
   - Rustの型安全性の活用

2. **Roo-clineの効率性**
   - 最小限のプロンプトで複雑なタスクを実行
   - エラーへの適切な対応
   - 自動ドキュメント生成能力

3. **DeepSeek V3との相乗効果**
   - 正確なコード理解
   - 適切なエラーハンドリング
   - 効率的なタスク実行

## 参考リンク

- [Rig公式ドキュメント](https://docs.rig.rs)
- [API リファレンス](https://docs.rs/rig-core/latest/rig/)
- [GitHub リポジトリ](https://github.com/0xPlaygrounds/rig)
- [Dev.to Blog](https://dev.to/0thtachi)


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