実装を計画する

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に慎重に計画してください。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、行動ガイドラインを計画して、エージェントがエッジケースを通信および管理する方法を定義する必要があります。

次のセクションでは、主要な計画の決定について説明します。

ビジネス成果の特定

エージェントを実装する前に、以下を定義します。

達成したいビジネス成果。例: サポート時間の短縮、コンバージョン率の向上、顧客満足度の向上。
実行する必要がある特定のタスク。例: チケットの予約、レコードの更新、会議のスケジュール設定。
KPI は成功を測定します。例: 平均処理時間、最初の問い合わせの解決率、リードのコンバージョン率、解決率。

例：

サポートシナリオ: チケットの分類、ナレッジベースの検索、ステータスの更新、エスカレーション管理
販売シナリオ: リードの適格性評価、商談の作成、会議のスケジュール設定、CRM の更新

これらのビジネス要件によって、AI エージェントが必要かどうか、および必要な統合が決まります。

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

すべてを管理する大規模なエージェントを構築する代わりに、次の場合に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管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

Orchestrator (Coordinator): エンドユーザーリクエストを受信し、それらを管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
サブエージェント: 各エージェントは特定のドメインに焦点を当てています例：
- ナレッジ取得エージェント: ドキュメント、FAQ、ナレッジベースの検索
- CRM 更新エージェント: レコードの作成と更新を管理します
- ユーザープロファイルエージェント: エンドユーザーデータと設定を管理します
- スケジューリングエージェント:予定とカレンダー操作を管理します
- 分類エージェント: チケット、リード、またはリクエストを分類します

このアーキテクチャにより、各サブエージェントは専門分野に集中し、システムのテスト、デバッグ、保守が容易になります。

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、次の計画プロセスに従ってください。

AIエージェント機能が必要かどうかの判断

ユースケースが AI エージェントが必要または会話型 AI で十分かどうかを判断します。
KPI、ビジネス成果、コアタスクの定義

目標を定義し、達成したい具体的な成果を特定します。
すべてのユースケースを特定する

エージェントが使用されるすべてのシナリオをリストします。一般的なやり取りと予期しない状況の両方を含めます。
アーキテクチャの複雑さを評価する

シングル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。
必要なツールを特定する

必要な外部統合と内部システムの両方を特定します。
統合パスの検証

エージェントが Answers とどのように統合されるかを確認し、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。
行動ガイドライン、安全規則、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を設定します。詳しいガイダンスは、行動ガイドラインの計画をご参照ください。効果的なプロンプトを作成するための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作成するを参照してください。
テストケースと評価基準を特定する

エージェントの作成を開始する前に、成功を測定する方法を定義します。
エージェントの開発、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絞り込みます。
継続的な評価の展開と維持

パフォーマンスを監視し、実際の使用状況に基づいてエージェントを改良します。

次のステップ

計画が完了したら、次の操作を行います。

エージェントを構築する: 作成と公開ワークフローに従って、計画された設計を実装します
効果的なプロンプトを書く: 行動ガイドラインを実装するには、AIエージェントのプロンプトを書くを参照してください

初めての AI エージェントを作成する行動ガイドラインを計画する