人工知能チーム メイト

AI エージェントに任せるタスクの最有力候補を特定したところで、次はエージェントの構築を始めましょう。

• エージェントが担う役割の要点をまとめる: エージェントに解決してほしい問題を定義します。次に、エージェントがアシスタント、意思決定者、データ処理者のうち、どの役目を担うかを決定します。役割の例を見ていきましょう。
  • アシスタント エージェント: エージェントの役目はユーザーとのやり取りです。
    例: 自然言語でユーザーの問い合わせを理解して応答できるカスタマー サポート エージェント。「私の注文は、今どのような状況ですか?」や「返金したいのですが、どうすればいいですか?」といった問い合わせのテキストを処理し、人間が作るような返信を生成します。
  • 意思決定エージェント: エージェントの役目はインプットに基づいてアクションを実行することです。
    例: デシジョン ツリーを使用してリードの適性を見極めるセールス エージェント。リードが「サブスクリプション プランに興味があります」と応答すると、エージェントは「どのプランに興味がありますか?」や「あなたの会社の規模は?」といったフォローアップの質問をして、次の適切なステップを決定します。
  • タスク自動化エージェント: エージェントの役目は、定義されたタスクを自動化することです。
    例: エージェントによるメールの自動返信。一般的な問い合わせに対して「ご連絡ありがとうございます。できる限り迅速に返信いたします」といった返事を送ったり、カレンダーで空いている時間を確認して会議のスケジュールを立て、ユーザーに確認したりします。
• AI プラットフォームを選択する: Rovo や OpenAI の GPT など、好みの AI ツールを選びます。
• エージェント構築のアプローチを選択する: 既存のエージェントを複製するか、ゼロから構築するかを決定します。Rovo のような AI ツールの多くには、新しいエージェントを構築する方法や、特定のニーズに合わせて調整できる既成のエージェントを使う方法の手順が用意されています。
• エージェントへの指示を書く: 新しいエージェントを作る場合でも既存のエージェントを複製する場合でも、やるべきことの指示をエージェントに伝える必要があります。指示は、エージェントのタスクを定義し、その行動をガイドするのに役立ちます。指示を出すことで、エージェントはユーザーのリクエストに正確かつ効率的に応答できます。指示の作成時には次の点を考慮しましょう。
  • エージェントは何をするか (役割)
  • エージェントが重視する特定のゴールや知識は何か (コンテキスト)
  • エージェントは具体的にどのようなタスクや仕事を実行できるか (タスク)
  • どのような口調と応答スタイルにするか (トーン/フォーマット)
  • どのような制約を強調するべきか、または避けるべきか
• 会話のきっかけを作成する: エージェントとチャットを開始し、対話の進め方についてガイドするのに役立つ、推奨のプロンプトや質問を用意します。ショートカットとして、エージェントに依頼する予定のタスクのうち、最も一般的な内容を示す例を使ってみましょう。フィールドを空白のままにすると、エージェントは一般的な会話のきっかけを使用します。
  • 例: ブランドのソーシャル メディア コンテンツを作成するエージェントには、会話のきっかけに次のような言葉を使用します。「Instagram の短い投稿を書いてください」、「この投稿に使用できるハッシュタグを 15 個作成してください」、「この投稿でユーザーの注目を集めるにはどのキャッチフレーズを使えばいいですか?」
  • 例: 対象分野のエキスパートを探す作業をサポートするエージェントには、会話のきっかけに次の言葉を使用します。「この作業について誰と話せばいいですか?」、「この作業を担当しているのはどのチームですか?」、「このページと同じようなテーマに取り組んでいる担当者はいますか?」
• エージェントに知識を提供する: この知識とは、正確性と応答を向上させる目的で、エージェントに提供する情報とリソースのことです。すべてのエージェントは一般的な知識を備えていますが、Confluence ページ、テンプレート、トーンのサンプル、特定の専門知識、さらには Google ドライブのリンクなどの具体的なソースを追加すると、パフォーマンスの最適化に有用です。