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- Agent Builder でのエージェントの構築
Agents ガイド
エージェントについて
エージェントは自動化の次なる進化です。大規模言語モデル (LLM)、機械学習、従来のエンタープライズ オートメーションといったテクノロジを活用したエージェントは、動的で非決定論的な環境で動作するように設計されています。エージェントは計画を立て、行動し、学習し、適応することができます。そのため、意思決定、柔軟性、コンテキストの認識が要求されるプロセスに最適です。
構造化されたロジックと決まったルールに従う RPA ロボットのような決定論的なシステムとは異なり、エージェントは確率論的アプローチを用いて、パターンとリアルタイム データに基づいて決定を下します。このため、エージェントは、条件や結果が変化する、構造化されておらず例外が多いワークフローを自動化するのに非常に適しています。
| Agents | ロボット (RPA) | |
|---|---|---|
| 自然 | 確率論的、適応性 | 決定論的、ルールベース |
| スキル | 計画、意思決定、学習、自然言語 | 構造化された実行、効率性、信頼性 |
| 最適な用途 | 構造化されていないタスク、あいまいな環境 | 反復的なタスク、構造化されたワークフロー |
| トリガー | ユーザーの要求またはシステム イベント | スケジューラー、トリガー、有人実行 |
| コラボレーション | ユーザー、ロボット、その他のエージェントと連携して動作 | 独立して動作、またはエージェントの指示に従って動作 |
エージェントは、目標に基づいて動作する、コンテキストに対応した動的なシステムです。エージェントは自然言語でコミュニケーションし、手順を計画して、単独で決定を下し、必要に応じて人間にエスカレーションします。ロボットは安定性、コンプライアンス、正確さを提供します。エージェントとロボットが連携することで、エージェンティック オートメーション、つまりインテリジェンスとアクションを融合した新たな自動化モデルが実現します。
各エージェントは、次の 4 つの主要なコンポーネントで構成されています。
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プロンプト: エージェントの役割、目標、および制約を定義する自然言語の指示です。プロンプトは、ユーザーが主導することも、システムによって生成することもできます。
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コンテキスト: エージェントが意思決定の根拠として使用する情報ソースです。たとえば、メモリ、ナレッジ ベース、過去の対話などです。
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ツール: エージェントが実行できるアクションです。オートメーションの呼び出し、API の使用、マイクロサービスのトリガー、他のエージェントやロボットとの協業などを行うことができます。
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エスカレーション パス: 必要に応じて確認、承認、サポートを行うことができる、人間参加型のメカニズムです (Action Center やメッセージング チャネルなど)。
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コミュニケーション: 自然言語を使用してユーザーやシステムと協働します。
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開始: システム イベントまたはユーザー入力によってトリガーされます。
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計画: 目標を実行可能なステップに分割します。
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意思決定: パターンと現在のステートに基づいてリアルタイムに意思決定を行います。
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適応: 企業のライブ データにアクセスして対応します。
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修復: 破損したワークフローを特定して回復します。
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学習: 複数のセッションにわたって記憶を保持し、時間の経過とともに向上していきます。
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連携: 他のエージェント、ロボット、人間のユーザーと連携します。
すべてのタスクがエージェントに適しているわけではありません。エージェントは、適応性と学習からメリットが得られる環境において、適切なスコープを持つタスクに使用するのが最適です。法律上、財務上、または規制上の制約があり高い精度が要求されるタスクは、引き続き決定論的なオートメーションを利用することをお勧めします。
エージェントに適したユース ケース
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コンテンツ (メール、メッセージ) の下書きと要約
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複数のシステムにわたる調査とデータ収集
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初めての顧客とのやり取りやチケットのトリアージ
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大規模なワークフローへの特化型 AI エージェントのオーケストレーション
エージェントに適さないユースケース
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高リスクの金融取引
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エラーが一切許容されない規制ワークフロー
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決定論的な安全対策のない、複数ステップから成る複雑なデータ処理
エージェンティック オートメーションとは、統合されたオートメーション エコシステム内でエージェント、ロボット、人間をオーケストレーションすることです。UiPath Platform™ では、エージェントは組み込みのガードレール、ガバナンス、セキュリティを使用して動作できるため、短期間でエンタープライズに対応することができます。
このアーキテクチャにより、企業は以下を実現できます。
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LLM と AI エージェントを構造化された RPA と組み合わせて、自動化の範囲を拡大する
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CRM、ERP などのシステム全体にわたってプロセスを自動化する
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リアルタイム データを使用して意思決定と成果を強化する
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これまでは利用できなかった、構造化されていない領域に自動化を拡張する
Maestro を使用して、エージェンティック オーケストレーションの力で、プロセスをエンド ツー エンドの高みに押し上げる方法について説明します。
次の概念図は、UiPath のエージェンティック オートメーションのループを示しています。この図から、エージェントが UiPath エコシステム内でどのように動作し、メモリ、ツール、コンテキスト、人間の入力を統合してビジネスの成果をもたらすかが分かります。このアーキテクチャは進化の段階です。機能の拡大に伴う更新にご期待ください。
