機械翻訳について

ワークフロー・タイプのカスタムAIエージェントの作成

ワークフローは、すべてのステップが事前構成されるタスクの決定論的でルールベースのオーケストレーションのために使用するワークフロー・タイプの一連のノード・エージェント・チームです。 ワークフローは、コンプライアンス、再現性、ガバナンスが不可欠なシナリオに最適です。 ワークフロー・タスクは、接続された一連のノードとして表されます。 ワークフロー内の各ノードは、データの抽出、ビジネス・オブジェクト関数のコール、LLMの実行、電子メールの送信など、定義された機能を実行します。 各ノードからの出力が後続のステップにシームレスに渡され、制御された効率的なプロセス・フローが確保されます。

実際にワークフローがどのように動作するかを示す例を見てみましょう。 ファイルがアップロードされ、現在のステータスに基づいて処理する必要があるシナリオを考えてみます。

• ファイルが現在索引付けされている場合、ワークフローはファイルのコンテンツを抽出し、ベクトル・データベースに格納します。
• ファイルがすでに索引付けされている場合、ワークフローはベクトル・データベースから直接関連コンテンツを取得します。

どちらの場合も、ユーザーに対する最終的なレスポンスはLLMによって生成されます。 このイメージは、このユースケースのワークフロー・ノードがどのように配置されているかを示しています。

コールアウト番号	ノード名	ノード・タイプ	説明
1	デフォルト	変数の設定	指定された変数のデフォルト値(attachmentId、documentId、toolIdなど)を、WebCenterコンテンツ・サーバーでアップロードされたドキュメントを指すように設定します。
2	インデックス作成	If条件	ドキュメントの情報を索引付けするかどうかを決定します。
3	ファイル・ノード	文書プロセッサ	indexingが trueの場合、そのテキストを抽出してファイルを処理します。その後、次のノードを使用してベクトルデータベースに格納されます。
4	VECTOR_WRITER	ベクトルDBライター	ベクトル・データベースの前のノードから抽出されたファイルの内容を格納します。
5	VECTOR_READER	ベクトルDBリーダー	索引付けがfalseの場合、ベクトル・データベースで抽出されたテキストのセマンティック検索を実行して、コンテンツを直接取得します。
6	黄金の答え	LLM	LLMを使用して、ベクトル・リーダーから抽出された情報を処理し、質問に対する回答を生成して、目的の出力を返します。

独自のワークフローを作成するステップを次に示します。

1. 「ナビゲータ」→「ツール」→「AI Agent Studio」に移動します。
2. 「エージェント・チーム」タブで、エージェント・チームを追加し、新しいエージェント・チームの詳細を指定します。

   「詳細」タブ

   フィールド	説明
   ファミリ	このエージェント・チームが属するファミリを選択します。
   製品	このエージェント・チームが属するファミリ内の製品を選択します。
   タイプ	「ワークフロー」を選択します。

   「LLM」タブ

   フィールド	説明
   プロバイダ	エージェント・チームのLLMを選択します。

   「セキュリティ」タブ

   フィールド	説明
   追加	このエージェント・チームへのアクセス権を持つロールを選択します。

   「トリガー」タブ

   ワークフローを開始するトリガーを作成します。 トリガーは、ワークフローを開始する条件またはイベントを定義し、いつ、なぜ開始するかを決定します。

   フィールド	説明
   タイプ	トリガのデータ型を選択します。

   「変数」タブ

   ワークフロー・レベルの変数を定義して、ワークフロー内のすべてのノードからアクセスできるようにします。 変数は、ID、定数、またはワークフローのさまざまな部分で共有して使用するために必要な値の格納に最適です。

   フィールド	説明
   タイプ	変数のデータ型を選択します。

   「出力」タブ

   JSONスキーマを使用してワークフローの出力の全体的な構造を定義し、ワークフローの完了時に受信する内容を正確に指定します。 スキーマが指定されていない場合、出力タイプはデフォルトで個々のノードのものになります。 スキーマが指定されると、出力はスキーマに対して検証され、それらのフィールドのオートコンプリートが有効になります。

   フィールド	説明
   仕様モード	出力のJSONスキーマを直接変更するには、このモードを選択します。
   簡易モード	このモードでは、出力値および出力タイプを定義します。 対応するJSONスキーマが自動的に生成され、編集する仕様モードで表示されます。

   「エラー処理」タブ

   ワークフロー インスタンスで永続的なエラーが発生したときに電子メールを送信する場所を指定します。 さらにわかりやすくするために、これらのフィールドでコンテキスト式を使用することもできます。
3. 「作成」をクリックします。
4. ワークフローの開始と終了の間の行にマウス・ポインタを重ねて、ワークフローにノードを追加します。 をクリックして、追加するノードのタイプを選択します。

   

   ヒント

   • ノードを順番に接続して、ワークフロー全体で入力の受信、処理および転送方法を制御します。
   • 必要に応じて、既存のノードの前、後または間に新しいノードを挿入できます。
   • 作成後は、ノードを再配置できません。 ノードの位置を変更するには、ノードを削除して、目的の場所に再度作成します。
5. 必要に応じて、を使用してエージェント・チームをテストします。 必要なファインチューニングについては、を使用してエージェント・チームを編集できます。

6. エージェント・チームを公開します。

   ユーザーは、AI Agentsページから公開済エージェント・ワークフローを表示できます。 このページを開くには、AI Agent StudioのURLの最後にagent-exploreを追加します。 たとえば、https://example.com/myApp/redwood/human-resources/ai-studio/agent-explore.です