21 Select AI Agentの概念

Select AI Agent (自律型エージェント・フレームワーク)に関連する概念および用語について説明します。

• エージェント・アクション
  エージェントのコンテキストでは、アクションはパラメータを指定してツールをトリガーする命令です。このプラットフォームは、ツールを実行してエラーを処理し、次の推論ステップ・ループの観察事項を返します。
• エージェント
  エージェントは、定義された目的のためにタスクを実行します。エージェントは、リクエストに関する推論、ツールの選択、ステップの実行、結果の評価、およびデータベース・コンテキストに基づく応答の生成を行う構成されたワーカーです。
• エージェント・チーム
  エージェント・ワークフローを実行する1つ以上のエージェント。チームは、責務を調整し、コンテキストを共有し、エージェントとタスクのペアを実行して、複数ステップの対話を確実に完了します。
• MCPサーバー
  MCPサーバー(モデル・コンテキスト・プロトコル・サーバー)は、一貫したプロトコルを介してモデル機能、コンテキスト検索および拡張機能を公開することで、アプリケーションが生成AIモデルおよびツールと対話するための標準化された方法を提供します。
• 観察事項
  ツール実行から返されたデータ(行、メッセージまたはエラー)。エージェントがリフレクション中に記録および評価します。観察事項は、次の推論ステップをガイドし、最終的な応答の証拠を提供します。
• タスク
  タスクは作業単位を表します。ツールの選択、パラメータのマッピングおよび実行ポリシーをガイドし、下位ステップが読取りおよび要約できる結果を生成します。
• ツール
  ツールは、データの更新、ドキュメントの取得、外部サービスの呼出しなどのアクションを実行します。ツールはパラメータを受け取り、確定的または非確定的に実行でき、推論のための観察事項を返します。

エージェント・アクション

エージェントのコンテキストでは、アクションはパラメータを指定してツールをトリガーする命令です。このプラットフォームは、ツールを実行してエラーを処理し、次の推論ステップ・ループの観察事項を返します。

アクションは計画を実行につなぎます。実行するツールと使用する入力を定義します。

エージェント

エージェントは、定義された目的のためにタスクを実行します。エージェントは、リクエストに関する推論、ツールの選択、ステップの実行、結果の評価、およびデータベース・コンテキストに基づく応答の生成を行う構成されたワーカーです。

エージェントは、特定のジョブ(返品処理やナレッジ取得など)の動作、ポリシーおよび使用可能なツールをカプセル化します。

エージェント・チーム

エージェント・ワークフローを実行する1つ以上のエージェント。チームは、責務を調整し、コンテキストを共有し、エージェントとタスクのペアを実行して、複数ステップの対話を確実に完了します。

チームは、専門的なエージェント間で作業を分割し、それらの貢献を配列します。チームは共有コンテキストを維持し、統一された応答を生成します。

履歴ビューUSER_AI_AGENT_TEAM_HISTORY、USER_AI_AGENT_TASK_HISTORYおよびUSER_AI_AGENT_TOOL_HISTORYを使用すると、エージェントおよびチームの実行の詳細を表示できます。これらのビューは、各エージェント、タスクおよびチームのプロンプト、応答およびツール実行を記録し、エージェント・ワークフロー全体の透明性とトレーサビリティを提供します。これらの履歴ビューの詳細は、DBMS_CLOUD_AI_AGENTの履歴ビューを参照してください。

MCPサーバー

MCPサーバー(モデル・コンテキスト・プロトコル・サーバー)は、一貫したプロトコルを介してモデル機能、コンテキスト検索および拡張機能を公開することで、アプリケーションが生成AIモデルおよびツールと対話するための標準化された方法を提供します。

Select AI Agentを使用すると、Autonomous AI Database MCPサーバーを介して公開できるツールを定義できます。これらのツールには、SQL生成、RAG、通知(電子メールとSlack)、Web検索用の組込みツール、およびカスタム・ツールが含まれることがあります。カスタム・ツールは、データベースで定義された関数を公開できます。

観察事項

ツール実行から返されたデータ(行、メッセージまたはエラー)は、エージェントがリフレクション中に記録および評価します。観察事項は、次の推論ステップをガイドし、最終的な応答の証拠を提供します。

タスク

タスクは作業単位を表します。ツールの選択、パラメータのマッピングおよび実行ポリシーをガイドし、下位ステップが読取りおよび要約できる結果を生成します。

タスクでは、目標、入力、ツールの選択、およびガードレールを指定します。これらは、後のステップで使用できる構造化出力を返します。

USER_AI_AGENT_TASK_HISTORYビューを問い合せて、エージェント実行内でタスクがどのように定義、実行、および完了されたかを調べることができます。詳細は、BMS_CLOUD_AI_AGENTの履歴ビューを参照してください。

ツール

ツールは、データの更新、ドキュメントの取得、外部サービスの呼出しなどのアクションを実行します。ツールは、パラメータを受け取り、確定的または非確定的に実行でき、推論のための観察事項を返します。

ツールは繰り返し可能な操作をカプセル化します。副作用を制御および監視し、監査とデバッグをサポートします。

Select AI Agentフレームワークでは、ツールは、エージェントがタスク処理中に使用できる機能的な構成要素を表します。ツールは次のいずれかです:

• 確定的ツール(同じ入力に対して同じ出力を返すPL/SQLファンクションなど)。

• 非確定的なツール(Web検索やLLMベースの要約など)。出力はタイミング、ネットワークの結果、またはランダム性によって異なる場合があります。

エージェントは、タスクのニーズに基づいてツールを選択し、出力(観察事項と呼ばれる)を使用して、推論、次のステップの決定、または応答の生成を行います。ツールのメタデータおよび実行履歴は、デバッグ、可観測性およびセキュリティをサポートするために記録されます。

USER_AI_AGENT_TOOL_HISTORYビューを問い合せて、ツールの使用状況を監視し、各エージェント・タスクの実行結果を確認できます。詳細は、DBMS_CLOUD_AI_AGENTの履歴ビューを参照してください。