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AIエージェント

接続されたデータソース、プラットフォーム、プロセスをクエリして操作できるカスタムAIアシスタントを構築​

AI Agentsは、コネクタを通じてビジネスデータを理解するカスタムAIアシスタントです。汎用的なチャットボットとは異なり、エージェントはSalesforce CRM、ServiceNowのチケット、JIRAプロジェクト、データベース、その他の接続されたシステムのライブデータを使用して、質問に回答したりアクションを実行したりできます。

AIエージェントを使う理由​

ビジネスコンテキストの理解 – エージェントは実際のデータソースをクエリして、正確でコンテキストに即した回答を提供します。「Acmeの案件のステータスは？」と尋ねると、エージェントがSalesforceからリアルタイム情報を取得します。

組み込みのtool calling – エージェントは、どのコネクタをクエリし、どのアクションを実行すべきかを自動的に判断します。ServiceNowを接続すると、エージェントがチケット検索、ケース作成、必要に応じたレコード更新を行えます。

プロンプトエンジニアリング不要 – データソースを接続するだけで、エージェントがそれらの使い方を理解します。基盤となるLLMがツールの選択と実行を担います。

マルチソース推論 – エージェントは、複数のコネクタのデータを1つの回答に統合できます。JIRAの課題をConfluenceのドキュメントやSlackの会話と突き合わせ、包括的な回答を提供します。

構築できるもの​

社内ナレッジアシスタント – ドキュメント、データベース、コラボレーションツールを接続し、従業員が質問して実データに基づく即時回答を得られるようにします。

カスタマーサポートエージェント – CRMシステム、サポートチケット、ナレッジベースをクエリして、アカウント固有の質問や問題解決を支援します。

ワークフロー自動化 – 質問に答えるだけでなく、チケット作成、レコード更新、通知送信、業務プロセスのトリガーなどのアクションを実行するエージェントを構築します。

エージェントの仕組み​

  1. データソースを接続 – アプリケーションにコネクタを追加します（Salesforce、ServiceNow、データベースなど）
  2. エージェントを設定 – エージェントがアクセスできるコネクタを選び、必要に応じて振る舞いのパラメータを設定します
  3. デプロイして使用 – エージェントはユーザーのリクエストに基づき、接続されたシステムを自動的にクエリし、アクションを実行します

エージェントは、基盤となるLLMのネイティブなtool-calling機能を利用して、各コネクタをいつ・どのように使うかを判断します。これにより、複雑なプロンプトエンジニアリングや手動のツールオーケストレーションが不要になります。

データソースの接続について詳しくはコネクタのドキュメントを参照するか、Agent Studioで構築を始めてください。

次のステップ​