会話型エージェントを設計する

このページでは、Studio Web の会話エージェントの設計時設定オプションについて説明します。これらの設定を使用して、エージェントの動作、機能、およびエンタープライズ システムとの連携を定義します。

会話型エージェントを作成する

1. studio.uipath.com に移動します。
2. [新規作成] を選択し、[エージェント] を選択します。
3. [会話型] を選択します。
4. エージェントを Autopilot に説明してスターター構成を生成するか、[ 新規開始] を選択します。

システム プロンプト

システム プロンプトは、エージェントの動作の基盤です。エージェントは、さまざまなシナリオを処理するためのエージェントのペルソナ、目標、制約、および指示を定義します。

含める内容

包括的なシステム プロンプトでは、以下に対処する必要があります。

• ID とペルソナ: エージェントは誰ですか?どのようなトーンを使用すべきか?
• 範囲と境界: エージェントが処理する必要があるトピック何を辞退すべきか?
• ツールの使用に関するガイドライン: エージェントが特定のツールを使用すべき状況
• エスカレーション条件: エージェントはいつ人間に引き渡す必要がありますか?
• 回答の形式: エージェントは回答をどのように構成する必要がありますか?

システム プロンプトの例

You are an HR assistant for Contoso Corporation. Your role is to help employees with questions about company policies, benefits, and HR procedures.

## Guidelines
- Be professional, friendly, and concise
- Always search the knowledge base before answering policy questions
- Cite specific documents when referencing policies
- If you cannot find an answer, offer to escalate to an HR representative

## Boundaries
- Do not discuss individual employee performance or compensation
- Do not make promises about policy exceptions
- Redirect legal questions to the legal department

Autopilot を使用してプロンプトを生成する

Autopilot は、効果的なシステム プロンプトの作成に役立ちます。

1. [システム プロンプト] のセクションで、ユース ケースを自然言語で説明します。
2. Autopilot は、説明に基づいて構造化されたプロンプトを生成します。
3. 生成されたプロンプトを確認して、特定の要件に一致するように調整します。

ヒント:

Autopilot によって生成されたプロンプトから始めて、テストに基づいて反復処理します。デバッグ チャットは、対処が必要なプロンプトのギャップを特定するのに役立ちます。

エージェントのスコアを使用する

エージェントのスコアは、エージェントの構成を分析し、改善のための推奨事項を提供します。このスコアでは以下が評価されます。

• システム プロンプトの品質: 明確さ、完全性、一貫性、思考の連鎖、デモ
• ツール構成: 量、コンテキストの明確さ、完全性

エージェントのスコアを表示するには:

1. エージェント デザイナーで、 オープン ヘルス スコア インジケーターを探します。
2. 選択すると、詳細な推奨事項が表示されます。
3. 提案に対処して、エージェントの有効性を向上させます。

詳しくは、「 エージェントのスコア」をご覧ください。

モデルの選択

会話エージェントは複数の大規模言語モデル (LLM) をサポートします。機能、レイテンシ、およびコストの要件に基づいてモデルを選択します。

適切なモデルを選択するためのガイダンスについては、「 エージェントに最適なモデルを選択する」をご覧ください。

注:

現在、会話エージェントは UiPath で管理されるモデルで利用可能であり、 LLM の設定 をサポートしているため、ユーザー独自の LLM サブスクリプションを使用できます。

ツール

ツールは、エージェントの能力を会話の枠を超えて拡張します。会話型エージェントは、自律型エージェントと同じツールをサポートします。

サポートされているツールの種類

Tool type	説明	ユースケース
コンテキスト グラウンディング	ナレッジベースインデックスを検索	ドキュメントに関する RAG ベースの Q&A
ファイルを分析	アップロードされたファイルを LLM で処理する	ドキュメント分析、フォーム抽出
Integration Service アクティビティ	外部システムへの事前構築済みコネクタ	カレンダー、メール、CRM の操作
API ワークフロー	カスタム API ベースのオートメーション	バックエンド連携
RPA ワークフロー	クロスプラットフォーム オートメーションとウィンドウベースのオートメーション	レガシ システムの相互作用
自律エージェント	入れ子になったエージェントの実行	複数のステップから成る複雑なタスク
MCP サーバー	モデル コンテキスト プロトコルとの連携	外部ツール エコシステム
IXP モデル	インテリジェントなドキュメント処理	構造化ドキュメントの抽出

ツールを追加する

1. エージェント デザイナーで [ ツールを追加] を選択します。
2. ツールの種類を選択し、そのパラメーターを設定します。
3. エージェントがツールをいつ、どのように使用する必要があるかについて、明確な説明を入力します。

ヒント:

API 呼び出しのみを実行するワークフローの場合は、RPA ワークフローではなく API ワークフローを使用すると、リアルタイム チャット シナリオでのパフォーマンスを向上させることができます。

ツールの説明

ツールの説明は、各ツールをいつ使用すべきかをエージェントにガイドします。明確に述べる説明を書きます。

• ツールの処理内容
• 使用すべきタイミング (任意)

ツールの説明の例:

Search HR Policies: Use this tool to find information about company policies,
benefits, and HR procedures. Always use this tool before answering questions
about policies.

ツールガードレール

ツールにガードレールを適用して、ランタイム ポリシーを適用します。ガードレールでは以下が可能です。

• ツールを実行できるタイミングを制限します。
• 実行前に入力を検証します。
• 出力をフィルター処理または変換します。

詳しくは、「ガードレール」をご覧ください。

Context

コンテキストは、エージェントをコンテキスト グラウンディングのナレッジ ベース インデックスに接続し、検索拡張生成 (RAG) を可能にし、引用に基づいた正確な応答を可能にします。

コンテキストを追加する

1. [コンテキストを追加] を選択します。
2. 利用可能なインデックスからコンテキスト グラウンディングのインデックスを選択します。
3. 検索パラメーターを設定します (任意)。

エージェントは、ユーザーの質問に関連する場合は、自動的にインデックスを照会し、回答に引用を含めます。

インデックスの作成と管理の詳細については、「 コンテキスト」をご覧ください。

ファイルの処理

会話エージェントは、チャット中にアップロードされたファイルを処理できます。これにより、ドキュメントの分析、フォーム処理、画像の解釈などのユース ケースが可能になります。

ファイルのアップロードを有効化する

ファイル分析を有効にするには、ファイルを処理できるツールを追加します。

• ファイルの分析: LLM を使用した一般的なファイル分析のための組み込みツールです。
• IXP モデル: 構造化ドキュメントの抽出用。

サポートされているファイルの種類

ファイルの種類	推奨ツール
画像(GIF、JPE、JPEG、PNG、WEBP)	ファイルを分析
PDF ドキュメント	ファイルを分析する、IXP

重要:

現在、ファイルのアップロードは 5 MB に制限されています。

エスカレーション

エスカレーションを使用すると、エージェントは、要求を確実に解決できない場合に、会話を人間に引き継ぐことができます。

エスカレーションの仕組み

1. エージェントは、(システム プロンプトの基準に基づいて) 人間の支援が必要かどうかを判断します。
2. エージェントは Action Center にエスカレーション タスクを作成します。
3. 人間がエスカレーションを解決するまで、会話は一時停止します。
4. 解決されると、エージェントは人間の入力を続行します。

エスカレーションを設定する

1. エージェント デザイナーで、[ エスカレーションを追加] を選択します。
2. エスカレーションの種類を設定します。
3. システム プロンプトでエスカレーション条件を定義することを忘れないでください。

注:

会話はエスカレーション中に同期的に実行されます。エージェントは、エスカレーションが解決されるまで、すべての対話を一時停止します。

詳しくは、「 エスカレーションとエージェント メモリ」をご覧ください。

デザインのベスト プラクティス

明確なペルソナから始める

エージェントを汎用のままにするのではなく、エージェントの特定の ID を定義します。明確なペルソナは、エージェントが一貫したトーンと動作を維持するのに役立ちます。

効果が低い: 「あなたは役に立つアシスタントです。」より効果的: 「あなたは Contoso Corporation のフレンドリーな人事アシスタントで、従業員が会社のポリシーと福利厚生を理解できるよう支援することを専門としています。」

予測不可能性を考慮した設計

ユーザーは、不完全、曖昧、または誤った情報を提供する可能性があります。システム プロンプトは、エージェントに以下を指示する必要があります。

• 必要に応じて、明確な質問をします。
• 部分的な情報は適切に処理します。
• 誤解から立ち直る。

ツールの使用を明示的にガイドする

エージェントがツールをいつ使用すべきかを知っていると思い込まないでください。明確な指示を含めます。

## Tool usage
- ALWAYS search the knowledge base before answering policy questions
- Use the calendar tool when the user asks about scheduling
- NEVER create calendar events without explicit user confirmation

評価を反復処理する

予期されるシナリオ (ハッピー パス) と予期しないシナリオ (エッジ ケース) の両方に対してテスト ケースを作成します。評価結果に基づいてエージェントの設定を更新します。

次のステップ

• 評価: エージェントの動作をテストします
• デプロイ: エージェントをパブリッシュしてデプロイします
• エージェントを構築するためのベスト プラクティス: 追加の設計ガイダンス