エージェントを計画する

早期アクセス

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AI エージェントを構築する前に、実装を確実に成功させるための計画を立ててください。適切な計画には、アーキテクチャの決定、ツールの選択、ワークフローの設計が含まれます。

また、エージェントがエッジケースを通信して処理する方法を定義するための行動ガイドラインも計画する必要があります。

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ビジネス成果の特定

ビルドする前に、以下を定義します。

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マルチエージェントシステムの考慮事項

マルチエージェント システムでは、複数の AI エージェントが連携して目標を達成します。

マルチエージェントシステムを使用する場合

次の場合には、単一の大規模なエージェントではなく、マルチエージェントのアプローチを検討してください。

• エージェントは、複数の異なるタスク カテゴリを処理する必要があります。
• 異なる機能は独立しているか、最小限の相互作用です。
• システムの拡張に合わせて複雑さを管理できるようにする必要があります。

アーキテクチャ コンポーネント

次のアーキテクチャコンポーネントについて考えてみましょう。

1. オーケストレーター: エンド ユーザー リクエストを受信し、それらを処理するサブエージェントを特定し、ツール ルーティングを管理します。
2. サブエージェント: 各エージェントは、ナレッジ検索、CRM 更新、スケジューリング、分類など、特定のドメインに焦点を当てます。

詳細なアーキテクチャ、ワークフローの例、およびサブエージェントのバージョン管理については、「オーケストレーション](/agentos-ai-agents/advanced-topics/orchestration)」を参照してください。

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ワークフローを計画する

AI エージェントを実装する前に、次のプロセスに従ってください。

1. AIエージェントが必要かどうかの決定:ユースケースにAIエージェントが必要かどうか、またはチャットボットで十分かどうかを判断します。
2. KPI、ビジネス成果、コアタスクを定義する: 達成したい具体的な成果を特定します。
3. すべてのユースケースを特定する: エッジケースや予期しない状況など、エージェントが処理するすべてのシナリオをリストします。
4. アーキテクチャの複雑さを評価する: 単一エージェント システムとマルチエージェント システムのどちらかを決定します。
5. 必要なツールを特定する: 外部統合と内部システムの両方を特定します。
6. 統合パスの検証: エージェントがチャットボットとどのように統合するかを確認し、人間のエージェントへのエスカレーションフローを定義します。
7. 行動ガイドライン、安全ルール、口調を定義する: エージェントができることとできないことについて明確な境界線を設定します。動作ルールとガードレールおよびAIエージェントのプロンプトの書き込みを参照してください。
8. テスト ケースと評価基準を特定する: 構築を開始する前に、成功を測定する方法を定義します。
9. 開発、テスト、改良: テスト ケースに対するパフォーマンスに基づいてエージェントを改良します。
10. デプロイと監視: パフォーマンスを監視し、実際の使用状況に基づいて改良します。

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行動ガイドラインを計画する

AI エージェントは、ルールベースのシステムとは異なる動作をします。実装を確実に成功させるには、それらの動作がどのように異なるか、制御できるものと制御できないもの、および適切な境界を定義する方法を理解します。

予測可能性: ルールベースのエージェントと AI エージェント

アクション	ルールベースシステム	AIエージェント
行動	事前定義され、予測可能。	確率的で適応的です。
コントロール	完全に制御されています。	コンテキスト駆動型。
応答	すべてのシナリオでシステムがどのように応答するかを正確に把握しています。	状況を解釈し、適切な対応を選択してください。
適応性	エンドユーザーが意図したパスから逸脱した場合、適応できません。	予期しない入力を処理できますが、一部の動作は事前に予測または制御できません。

コントロールできないもの

AI エージェントを本番環境にデプロイする前に、これらの制限事項を理解することが不可欠です。

• 正確な言い回し: エージェントは応答を動的に生成します。法的免責事項などの正確な文言が必要な場合は、エージェントに生成を依頼するのではなく、申請書に書き込んでください。
• 同義語と言い換え: エージェントは意図を理解しています。「注文をキャンセルしたい」「発送を止めてもらえますか?」も同じように扱われる場合があります。正確な応答をスクリプト化することはできません。
• 範囲の境界: 動作を明示的に制限しない場合、エージェントは合理的と思われる場合にそれを試みることができます。
• 個々のメッセージ: ルールベースのチャットボットとは異なり、考えられるすべての応答を承認することはできません。正確な出力ではなく、ガイドラインと境界を定義します。

動作ルールとガードレール

次の領域にわたって明示的なガイドラインを定義します。

エリア	ガイドライン
能力の境界	エージェントができることとできないことを定義します。具体的かつ包括的であること。エージェントに追加されていないツールに依存する機能を約束しないでください。
コミュニケーションスタイル	声のトーン、ブランドの声、言語の好み、フォーマルなレベルを設定します。
必須の制限	エンドユーザーデータを変更する前に、必ず確認してください。個人を特定できる情報は決して共有しないでください。使用できないツールに依存するアクションは絶対に提供しないでください。
安全性とコンプライアンス	法的免責事項、プライバシー要件、業界固有の規制、および人間のエージェントにエスカレーションするタイミングに関するルールを含めます。

制御と適応性のバランス

AI エージェントを使用すると、厳密な単語ごとの制御と引き換えに、適応性とインテリジェンスが生まれます。エージェントは予期しない状況をより効果的に処理しますが、意図した範囲内にとどまるには、明確に定義された境界と動作ルールが必要です。

これらのガイドラインをシステムプロンプトに含めます。

例とベストプラクティスについては、「AIエージェントのプロンプトを書く」(/agentos-ai-agents/advanced-topics/write-prompts)を参照してください。

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次のステップ

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