AI エージェントとエージェントワークフローを作成するための一般的なガイドライン

  • リリースバージョン: Zurich
  • 更新日 2025年07月31日
  • 所要時間：15分

    • AI エージェントとエージェントワークフローを作成するための一般的なガイドラインに従うことで、その効率と効果を最大化するのに役立つ明確で効果的な指示を作成できます。

    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:「あなたは問い合わせユーザーの質問に対する回答を提案することで、問い合わせユーザーまたは要求者を支援する任務を負っているアシスタントです」ではなく「問い合わせユーザーの質問に対する回答を提案します。」
    • 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たり、曖昧だったりすると、終了ステータスに到達する前に AI エージェントまたはエージェント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。出力がこれらの要件に従うことを保証することはできませんが、標準について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、およびステップのリストは、タスクを実行するためのコンテキストと指示を LLM に提供するセクションです。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てください。ただし、ツールの名前が変更された場合は、手順を変更する必要があります。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とは何か、どのように使用するのが最適かを理解できるように、詳細なツールの説明を記述します。
    • 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。

    AI エージェントの例

    名前
    ITSM インシデントの分類 AI エージェント
    説明
    ITSM インシデントの分類 AI エージェントは、適切なカテゴリ、サブカテゴリ、および構成アイテム (CI) をインシデントに割り当てます。
    AI エージェントロール
    インシデント分析のエキスパートであり、適切なカテゴリ、サブカテゴリ、および構成アイテム (CI) をアサインする任務を負っています。
    ステップのリスト

    目的:インシデントは、中断、サービスの利用不可、またはユーザーが直面した問題を表します。エージェントのタスクは、問題を理解し、適切なものをアサインすることです。

    • カテゴリ
    • サブカテゴリ
    • 構成アイテム (CI)

    ステップ 1:インシデントの詳細を取得します。

    • 指定されたインシデントの詳細をフェッチします。
    • インシデントの詳細が欠落している場合は、続行しないでください。
    • 詳細が見つからない場合は、インシデント番号が正しいことを確認してください。
    • インシデントの詳細が正常に取得された場合にのみ続行します。

    ステップ 2:カテゴリ、サブカテゴリ、および CI を割り当てます。

    ステップ 2.1: カテゴリを決定します。

    • 利用可能なカテゴリをフェッチします。
    • 利用可能なカテゴリのいずれかに直接対応する明確で具体的かつ意味のある情報がインシデントの詳細に含まれている場合にのみ、カテゴリを推奨します。
    • 詳細が曖昧すぎる、一般的すぎる、コンテキストが不足している、または関連するカテゴリを明確に示していない場合は、カテゴリとサブカテゴリを「未決定」(field_value = null) に設定します。後でサブカテゴリを編集しないでください。
    • 一致を確実に正当化するのに十分なコンテキストが伴う場合を除き、一般的な用語またはプレースホルダー用語 (「テスト」、「チェック」、「問題」など) に基づいてカテゴリを推測または推測しないでください。
    • インシデントをアサインする前に、インシデントが明確にカテゴリに属していることを 100% 確認する必要があります。

    手順 2.2: サブカテゴリを決定します。

    • 選択したカテゴリで利用可能なサブカテゴリのリストをフェッチします。
    • インシデントの詳細に基づいて、最も適切なサブカテゴリを選択します。
    • 適切なサブカテゴリを特定できない場合、またはカテゴリが決定されない場合は、サブカテゴリを「未決定」(field_value = null)に設定します。

    ステップ 2.3:構成アイテム (CI) を決定します。

    • インシデントの発信者にアサインされた CI のリストをフェッチします。
    • に基づいて最も関連性の高い CI を選択
      • 名前
      • メーカー
      • 資産名
    • 関連する CI が見つからない場合、またはリストが空の場合は、CI を「未判定」(field_value = null) に設定します。
    • 複数のオプションが存在する場合は、最も関連性の高いものを選択します。

    ステップ3:推奨事項を提示します。

    • 推奨値を次の箇条書き形式でユーザーに提示します。

      推奨インシデント ({インシデント番号}) の分類の詳細:

      • カテゴリ:{推奨カテゴリ}、(理由:{推奨の理由})
      • サブカテゴリ:{推奨サブカテゴリ}、(理由:{推奨の理由})
      • 発信者の CI:{推奨 CI}、(理由:{推奨の理由})
    • 次のステップに進む前に、この情報が明示的に表示されていることを確認してください。

    ステップ 4:インシデントを更新します。選択したカテゴリ、サブカテゴリ、および CI の値でインシデントレコードを更新します。

    主な考慮事項:

    • ユーザーに入力を求めないでください。
    • インシデントの詳細を取得せずに続行しないでください。
    • 適切な値が見つからない場合は、「未判定」(field_value = null) を割り当てます。
    • カテゴリ、サブカテゴリ、または CI を手動で決定するようにユーザーに要求しないでください。
    • インシデントを更新する前に、常に推奨事項を提示します。
    • 推奨事項が論理的であり、インシデントの詳細に関連していることを確認します。

    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、論理的で実行可能なフローを作成します。
    • 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、必ずしもより良い結果や迅速な結果が得られるとは限りません。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、計画を実行するエージェントを AI エージェントオーケストレーターが決定するため、100 エージェントすべてがエージェントワークフローの解決に関与するわけではありません。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。

    エージェントワークフローの例

    名前
    インシデントを調査
    説明

    このワークフローは、インシデントを分析し、それらを既存の問題にリンクし、関連するカタログアイテムを特定することで、インシデント管理を簡素化します。ITSM インシデント解決調査 AI エージェントは、インシデントの詳細を取得し、類似のインシデントを特定し、関連するナレッジ記事をフェッチします。インシデントを問題にリンク AI エージェントは、コンテキストの類似性に基づいてインシデントを検索し、既存の問題にリンクします。と Find Catalog Item AI エージェントは、関連するカタログアイテムを検索し、その詳細をインシデントレコードに統合するか、直接リンクを提供します。この構造化されたオーケストレーションにより、履歴データ、組織のナレッジ、およびカタログリソースを活用することで、効率的なインシデント解決が保証され、冗長性が削減され、意思決定が強化され、最終的にエンタープライズインシデント管理の有効性が向上します。

    ステップのリスト

    ステップ 1:インシデント分析:

    インシデントの詳細を分析し、関連する履歴データとナレッジ記事を取得します。

    ステップ 1.1: インシデントコンテキストの取得:

    • ITSM インシデント解決調査 AI エージェントを使用して、インシデントの詳細 (簡単な説明、説明、発信者、ステータス) をフェッチします。
    • 取得に失敗した場合は、ユーザーに次のように通知します:「インシデントの詳細を取得できません。Please verify the incident number」というエラーが表示され、ワークフローが終了します。

    ステップ 1.2:類似のインシデントとナレッジ記事を特定します。

    • ITSM インシデント解決調査 AI エージェントを使用して、類似のインシデントと関連するナレッジ記事を検索します。
    • インシデントのコメントに解決策を追加する前に、ユーザーに確認します。

    ステップ 1.3:インシデントドキュメントの準備:

    承認された解決策とナレッジ記事の参照を使用してインシデントの追加コメントを更新し、次のフェーズ向けの明確なドキュメントを準備します。

    ステップ2:リンクの問題:

    該当する場合は、インシデントを既存の関連問題にリンクします。

    ステップ 2.1:インシデントドキュメントを受け取る:

    インシデントを問題 AI エージェントにリンク を使用してインシデントの詳細を検証し、既存の問題のリンクがないことを確認します。

    ステップ 2.2: 関連する問題を特定する:

    • インシデントの簡単な説明を使用して、関連する問題の検索を実行します。
    • 関連する問題が見つからない場合は、「リンクする関連する問題が見つかりませんでした」とユーザーに通知し、カタログアイテムの識別に進みます。

    ステップ 2.3:インシデントを問題にリンク:

    • 最も類似した問題の詳細を承認のためにユーザーに提示します。
    • ユーザーの承認時に、[問題をインシデントに設定] ツールを使用してインシデントを問題にリンクします。ユーザーとの連携が成功したことを確認します。

    ステップ 3:カタログアイテムの識別:

    関連するカタログアイテムを識別し、インシデントレコードに統合します。

    ステップ 3.1: インシデントと問題のコンテキストを受信する:

    Find Catalog Item AI エージェントを使用して、インシデントコンテキストを検証し、カタログアイテムの検索を準備します。

    ステップ 3.2:カタログアイテム検索を実行します。

    • インシデントの説明に基づいて、関連するカタログアイテムのターゲット検索を実行します。
    • カタログアイテムが見つからない場合は、「関連するカタログアイテムが識別されませんでした」とユーザーに通知し、最終配信に進みます。

    ステップ 3.3:カタログアイテムの詳細の統合:

    • カタログアイテムの選択肢をユーザーに提示します。選択時に、カタログアイテムの詳細をインシデントの追加コメントに追加するか、カタログアイテムの直接リンクを指定します。
    • ユーザーへの正常な統合または配信を確認し、ワークフローを完了します。

    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。