エージェント構築のベスト プラクティス

エージェントを実際のワークフロー用に設計する

効果的なエージェントとは、スタンドアロンのボットではなく、十分に理解しているワークフローに組み込まれているものです。業務プロセスにすでに存在するワークフローから始めて、繰り返し可能なルールベースのタスクを特定します。このようなタスクが、エージェントによる自動化の理想的な候補です。

構築の前に、ワークフローのマッピングの演習を実施します。

• 判断ポイントと入力/出力形式を特定する。
• 構造化された予測可能なフローを探す (チケットのトリアージ、コンプライアンスの確認など)。
• エージェントをワークフローの代用として設計することを避ける。エージェントは、ワークフロー内での意思決定を可能にするコンポーネントです。

ヒント: プラグ アンド プレイ エージェントのパターンを使用すると、リスクを管理しながら迅速に拡張できます。

スコープを絞って業務特化型にする

エージェントが最高のパフォーマンスを発揮するのは、エージェントがタスク専用で責任が限定されている場合です。複数の役割を設定してエージェントに過剰な負荷をかけないようにします。各エージェントは常に 1 つの責任 (請求書データの抽出、顧客の意図の分類など) に集中させることをお勧めします。

狭いスコープを設定することの利点:

• デバッグと反復処理が容易になる
• パフォーマンスと評価の安定性が向上する
• 不整合やハルシネーションのリスクが減少する

明確で反復的なプロンプトを設計する

エージェントの動作の中心にあるのは、プロンプトの設計です。エージェンティック プロンプトを使用します。これはプロンプトの進化したスタイルであり、以下を含みます。

• 定義済みの役割とペルソナ
• 明示的なタスクの内訳と推論の指示
• 出力形式とエラー処理のガイダンス

たとえば、「このドキュメントを要約してください」と指示するのではなく、エージェンティック プロンプトでは「あなたはコンプライアンス アナリストです。このポリシー ドキュメントを複数のセクションに分割してください。セクションごとに 2 つの文で要約し、潜在的なポリシー ギャップにフラグを設定してください。また、ドキュメントをどのように分けたのかを説明してください。」と指示します。

静的な例をプロンプトに埋め込まないようにします。入力/出力のサンプルをプロンプトにハードコードするのではなく、構造化された評価セットを使用してエッジ ケースとシナリオをテストします。これにより、エージェントの堅牢性が増し、反復が容易になります。

プロンプトを体系的に反復処理する

• 構造、役割、推論パスを調整します。
• 精度、カバレッジ、およびタスクの成功の変化を追跡します。
• プロンプト リンティングや Agent Builder のプレイグラウンドなどのツールを使用して実験を行います。

ヒント: 英語を既定の言語として使用します。エージェントは、プロンプト、スキーマ定義、ツールの指示が英語で記述されている場合に最高のパフォーマンスを発揮します。英語以外の文字を使用すると、ツールの呼び出しや機能の解析に影響する可能性があります。

構造化された入力を使用する

データがエージェントに到達する前にデータを前処理します。Document Understanding や IXP などのテクノロジを使用して、構造化された入力を抽出します。生のデータやノイズの多いデータをエージェントに提供すると、出力品質が低下し、プロンプトの複雑さが増します。

達成基準と評価戦略を定義する

信頼できるエージェントにするには、明確で測定可能な目標が必要です。次のような KPI と評価メカニズムを設計します。

• 精度のしきい値
• 信頼度スコア
• 回答の一貫性
• 推論の透明性

「正常に動作した」時点で終わらずに、どのように動作したかを確認します。トレース ログとジョブ ログを使用して、ツールの呼び出し、判断チェーン、コンテキストの使用状況を評価します。

エッジ ケース、コンテキストの変動、ドメイン固有の条件をテストする評価データセットを作成します。以下を含める必要があります。

• 敵対的入力
• コンテキストの少ないクエリ
• 予期しない形式
• システム境界テスト

人間参加型 (HITL) のエスカレーションを実装する

エージェントは、いつサポートを求めるべきかを理解している必要があります。以下を処理するために、HITL のエスカレーション パスを組み込みます。

• データなし
• ツールの障害
• あいまいな判断
• 規制またはビジネス ルールの例外

内部ループは迅速なエスカレーションに使用し、外部ループは構造化された承認に使用します。各エスカレーションでは、以下を行う必要があります。

• メモリの更新をトリガーする
• 今後のエージェントの動作に情報を提供する
• ツールの使用法の改良をサポートする

ガードレールと命名規則を使用する

ツールを定義する際は以下に従います。

• 小文字の英数字の名前を使用する
• 特殊文字やスペースを使用しない
• 機能に基づいたわかりやすいラベルにする (例: web_search、document_analysis)

これにより、LLM の解析および呼び出しロジックとの相互運用性が確保されます。

次のようなガードレールを使用して、安全性とガバナンスを適用します。

• ツールの安全でない入力をフィルター処理またはブロックする
• 必要に応じて、ツールの使用法を人間にエスカレーションする
• コンプライアンスのために、ツールのやり取りを記録および監視する

デプロイ後にエージェントを監視する

エージェントはデプロイしたら完成ではありません。次のような監視と再調整のループを設定します。

• パフォーマンスを実行時のデータに対して確認する
• ツールの使用法やロジックのドリフトを探す
• 一貫した方法でベンチマークする
• トレースに対してフィードバック インターフェイスを使用して、エージェント メモリを改良し、今後の動作を改善する

注: ハード ビジネス ルールを含む、長くて決定論的なワークフローをエージェント内に直接モデリングしないようにしてください。代わりに、標準のオートメーションまたは BPMN オーケストレーションを使用します。