AI エージェントとユースケースの作成の概要

AI エージェントを作成するためのガイドライン

LLM にタスクを実行するためのコンテキストと指示を提供する 3 つのセクション (説明、AI エージェントロール、指示) があります。これらは一緒になって、複雑なワークフローでその役割を完了するために必要な詳細計画を形成します。これらのガイドラインに従うことで、ユースケースを実行する際のエージェントの精度、適応性、および最適化を向上させることができます。

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。

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 エージェントが対処しようとしている具体的なビジネス上の課題を明確にします。例:顧客の待ち時間を 50% 短縮します。
• 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します。

AI エージェントの指示

• AI エージェントを使用するメリットと成果を強調します。例:AI エージェントを使用すると、解決時間が短縮され、顧客満足度スコアが高くなります。
• アクション指向の言語を使用します。例:「検証」、「更新」、「送信」。
• 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:レコードのルックアップ中にエラーが発生した場合は、もう一度やり直してください。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ます。

ユースケースを作成するためのガイドライン

ユースケースの説明には、目的やタスクの実行に必要な手順に関する詳細情報が記載されています。

ユースケースの説明

• 論理的で実行可能なフローが存在するように、各ステップを順番に記述します。
• 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。
• 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。

その他のヒント

ユースケースごとに最大 10 人のエージェントを関連付けます。エージェントの数が多いからといって、必ずしも結果が良くなったり、結果が速くなったりするわけではありません。ユースケースに対してスコープが小さく明確に定義されているほど、パフォーマンスが向上します。

注:

ユースケースには最大 100 人のエージェントをアサインできます。ただし、プランを実行するエージェントを Orchestrator が決定するため、100 エージェントすべてがユース ケースの解決に関与するわけではありません。インシデントの解決は、ユースケースのサイズとそれにアサインされたエージェントの数に基づいて影響を受けます。

複数のエージェントがアサインされているユースケースを作成する場合は、責任が重複しないように明確に定義し、エージェントのロールに明示的な制限を含めるようにしてください。

これらの一般的なガイドラインに従うことで、 AI エージェントスタジオ を最大限に活用できる明確で効果的なプロンプト指示を作成できます。