AI エージェントとエージェントワークフローの作成の概要

AI エージェントとエージェントワークフローは大規模言語モデル (LLM) に依存しているため、指示に使用する言語が重要です。エージェントAIソリューションの品質と一貫性を向上させるために実行できる手順はたくさんあります。

AI エージェントまたはエージェントワークフローの AI 指示を記述するときは、次のガイドラインに従ってください。

明快

• 簡潔、明確、かつ正確な指示を使用します。シンプルな言葉で、エージェントの進行を遅らせたり中断させたりする可能性のある曖昧な状況を取り除くことができます。例:「あなたは、サーベイの質問に対する回答を提案することで発信者または要求者を支援する任務を負ったアシスタントです。」ではなく、「あなたは問い合わせユーザーの質問を支援します」ではありません。
• 特定のアクション動詞を使用します。例:「look at」ではなく「Analyze」。
• 特定のステップを完了する必要がある場合は、明示的な条件を追加します。例:「優先度 = 高の場合、緊急の問題をエスカレートする」ではなく、すぐにエスカレートします。
• 境界と制限を明確にします。例:「スーパーバイザーの承認なしにインシデントステータスを変更しないでください。」
• 専門用語を制限します。専門用語は、アクセスできない、または普遍的でない可能性があるため、適用範囲が制限される可能性があります。

コンテキスト

• コンテキスト内に要件を埋め込みます。タスク内で特定の要件を使用するタイミングを指定します。例:「ユーザーに提示する回答を生成するときは、標準の品質管理を適用します。」
• 意思決定に影響を与えるコンテキストのみを含めます。AI エージェントまたはエージェントワークフローに不要な詳細が組み込まれるのを防ぐために、無関係な情報を避けます。
• 良い結果とはどのようなものかを定義します。例を含めます。結果の説明が欠落しているか曖昧であると、終了ステータスに達する前に AI エージェントまたはエージェント型ワークフローが終了する可能性があります。例:「レコードリストに関連する少なくとも 3 つの関連グラフを含むレポートをユーザーに提示します。」

制約

• ハード要件を示します。要件の重要性を主張するために強い言葉を使用します。出力が常にこれらの要件に従うとは限りませんが、標準を具体的にすることで、逸脱を減らすことができます。
• コンテキストに基づいて調整できる設定について説明します。
• 条件付き制限を追加します。例:「複数のレコードが返された場合は、作成日順に結果を表示します。5 件を超えるレコードが返された場合は、関連性の順に結果を表示します。

辻褄

• 論理的に流れるステップを作成します。各ステップは、前のステップの結果に基づいて構築する必要があります。例:「ステップ 1 でインシデントレコードのリストを収集します。ステップ 2 では、これらのレコードリストに対してレコード操作を実行します。
• 全体を通して一貫した用語を使用します。
• 全体的な目標に役立つ設計手順。すべてのツールと AI エージェントが連携して問題を解決します。
• 複雑な目標を個別に分割します。例:「ステップ 1:顧客データを体系的に分析する。手順 2: 優先度と検証のアクセス許可を確認します。ステップ3:包括的なレポートを生成してフォーマットします。

構造

• 一貫した書式設定を使用します。同様の手順では、同様の言語パターンを使用する必要があります。
• 関連するステップをグループ化します。
• 指示から指示へのスムーズな流れを作成します。これにより、グループ化された指示と論理的なステップ進行に加えて、AI エージェントまたはエージェントワークフローが従うべき体系的で構造化されたプロセスが提供されます。

AI エージェントを作成するためのガイドライン

説明、AI エージェントロール、ステップのリストから、LLM はタスクを実行するためのコンテキストと指示が得られます。これらを組み合わせることで、LLM が複雑なワークフローでそのロールを完了するために必要な詳細計画が形成されます。AI エージェントの精度、適応性、および最適化を向上させるには、次のガイドラインに従ってください。

AI エージェントの説明

• エージェントが処理する主要な領域またはタスクを指定します。例:「問い合わせへの対応と顧客の問題の解決を専門としています。」
• 明確で焦点を絞った言葉を使用し、曖昧な用語は避けてください。
• エージェントの入力、出力、およびコンテキストを定義します。
• エージェント固有のロールを他のエージェントと区別します。特定のエージェントが行うべきことについて、他のエージェントとは異なる明確な詳細な説明を提供します。

AI エージェントロール

• AIエージェントの主要な機能を1つまたは2つの文で明確に述べます。例:「AI エージェントはカスタマーサービスアシスタントとして機能します。」
• AI エージェントで対処してもらいたい具体的なビジネス上の課題を記載します。例:「お客様の待ち時間を 50% 短縮する」
• AI エージェントの使用方法の簡単なシナリオを提供します。例:「一般的なクエリへの応答を自動化し、複雑な問題を人間のエージェントにエスカレーションする」

AI エージェントのステップのリスト

• ステップからステップへの論理的な進行を作成します。
• アクション指向の言語を使用します。次のような動詞を使用します。
  • 取得
  • 取得
  • フィルター
  • 分析
  • 抽出
  • 解析
  • 更新
  • 送信
  • 通知
  • 生成
  • 検証
• 各ステップの出力を含めて、タスクの完了度を測定します。例:「インシデントの合計数を、それを必要とする他のエージェントまたはプロセスに返します。」
• 不測の事態を追加して、予期しないシナリオを考慮します。例:「レコードの検索中にエラーが発生した場合は、再試行してください。それでもエラーが発生する場合は、エラーが発生したことを報告してください。
• [成功] と [完了] を定義します。AI エージェントが目標を完了したかどうかを AI エージェントオーケストレーターが判断できるように、終了状況を指定します。
• AI エージェント用のツールを作成した場合は、ツールを名前で参照します。ただし、ツールの名前が変更された場合は、指示が変更されることを確認してください。そうしないと、AI エージェントがタスクを完了できない可能性があります。

ツール

• AI エージェントがツールの内容とその使用方法を理解できるように、ツールの詳細な説明を記述します。
• 連携して動作するツールを作成します。AI エージェント自体のステップのリストを達成するためのツールを構築します。
• [出力変換戦略] フィールドを使用して、ツールの出力がどのように見えるかを定義します。ツールが出力を表示する方法を指定すると、AI エージェントが他のツールを使用したり、他のエージェント間で情報を共有したりするときに、その出力を使用するのに役立ちます。

エージェントワークフローを作成するためのガイドライン

次のエージェントワークフローガイドラインに従って、タスクを完了するために必要な詳細情報と手順を提供します。

エージェントワークフローのステップリスト

• 各ステップを順番に記述し、各ステップに番号を付けて、論理的で実用的なフローとなるようにします。
• ギャップを避けるために、できるだけ多くの可能性を考慮してください。エッジケースが発生した場合にエージェントワークフローが適応できる十分な詳細を提供します。
• 開始条件、アクション、意思決定ポイント、および終了状況を定義します。
• エンドユーザーを「ユーザー」と呼びます。
• ユーザーに何かを表示する必要はあるが、入力する必要のないステップを説明するには、「show」、「display」、「inform」などの動詞を使用します。

その他のヒント

エージェントワークフローごとに最大 10 人のエージェントを関連付けます。エージェントを追加しても、より良い結果や迅速な結果が得られない場合があります。代わりに、小さくて明確に定義されたスコープを使用します。

注:

エージェントワークフローには最大 100 人のエージェントをアサインできます。ただし、100 人のエージェント全員がエージェント型ワークフローの解決に関与するわけではありません。AI エージェントオーケストレーターは、プランを実行するエージェントを決定します。たとえば、インシデントの解決は、エージェントワークフローのサイズと、それにアサインされるエージェントの数の影響を受けます。

複数のアサインされたエージェントを含むエージェントワークフローを作成する場合は、責任が重複しないエージェントを明確に定義するようにしてください。エージェントのロールに明示的な制限を含めます。たとえば、あるエージェントがユーザーレコードの詳細を処理し、別のエージェントがインシデントレコードの詳細を処理することができます。

一般的な問題

問題:エージェントが一貫して間違ったツールを使用している

見込みのある解決策:

• アクションキーワードを使用して、明確で具体的な指示を作成します。
• 各ツールを使用するタイミングと理由を指定する詳細なツールの説明を記述します。
• ツールの説明に明示的な入力ガイダンスと出力ガイダンスを含めます。
• さまざまなシナリオでテストして、ツール選択ロジックを評価します。

問題:一貫性のない出力品質

見込みのある解決策:

• 標準を実行可能な要件として組み込みます。
• 「専門家の基準の実装」などのフレーズを使用します。
• 品質検証ステップを追加します。

問題:品質チェックまたはその他のステップがスキップされる

見込みのある解決策:

• チェックリストを実行可能なステップに変換します。
• 「基準に照らして完了を分析する」などのフレーズを使用します。
• 条件付き進行ロジックを追加します。

その他のリソース

プロンプトの推奨事項の詳細については、コミュニティ Now Assist AI エージェントのプロンプトガイドを参照してください。