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AIエージェントのアクティビティを監視する

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Wrikeドキュメントチーム

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要するに

AIエージェントアクティビティダッシュボードでデプロイ済みAIエージェントを監視し、実行アクション、トリガー、成功/失敗ステータス、AIの判断理由を追跡します。 フィルターを使用して実行をデバッグし、ログを毎週確認します。 過剰なアクションを防ぐには、アクションフィルターでエージェントのスコープを絞り、特定のアイテムタイプを対象にし、トリガー付きサブアイテムを活用し、巨大なフォルダーにエージェントを配置しないでください。

テーブル 10. Availability

対象プラン:Business、Pinnacle、Apex。 ; 利用不可: Free、Team;

概要

AIエージェントをデプロイしたら、AIエージェント管理インターフェース内のエージェントアクティビティダッシュボードでパフォーマンスを監視できます。

AIエージェント概要テーブル

Monitor Agent Activity.png
エージェント概要テーブルには、スペース内のすべての AI エージェントと、それぞれのアクティビティおよび設定に関する主要な詳細が表示されます。 テーブルには次の列が含まれます:
  • ステータス - エージェントが現在アクティブか非アクティブかを示します。
  • 名前 - AI エージェントの名前です。
  • 有効な場所 – AI エージェントが現在有効になっている場所です。 セルをクリックし、ロケーション名の横にある × アイコンを選択すると、その場所からエージェントを削除できます。 ただし、場所は手動で追加できず、エージェントがその場所のコメントで @メンションされた後にのみここに表示されます。Monitor Agent Activity 2.png
  • 今月のアクション数 – エージェントが当月に実行したアクション数を示します。
  • 作成者 – AI エージェントを作成したユーザーです。
  • 作成日 – エージェントが作成された日付です。
  • 最終更新者 – AI エージェントを最後に更新したユーザーです。
  • 最終更新日 – エージェントが最後に更新された日付です。

実行単位でグループ: 1 つのトリガーでエージェントが複数のアクションを実行した場合、それらのアクションを 1 回の実行としてまとめ、ログにはアクションごとの行ではなく実行ごとのエントリーが 1 つ表示されます。 これにより、1 つのイベントに対してエージェントが何を行ったかを簡単に確認できます。

AIエージェントアクティビティログをフィルターする

アクティビティテーブル上部のフィルターコントロールを使用してログを絞り込み、特定の実行を素早く見つけます。

利用可能なフィルター: タイムスタンプ、アクション、ワークアイテム、トリガー元、ステータス。

エージェントが数百回実行されるような大量のスペースで役立ちます。失敗ステータスでフィルターして不具合をデバッグしたり、特定のワークアイテムの履歴を追跡したりできます。

詳細なアクションログを表示する

AI エージェントが実行した詳細なアクションを表示するには:
  1. エージェント概要テーブルで AI エージェントにカーソルを合わせます。
  2. 3 ドットメニューをクリックします。
  3. ログを表示 を選択します。Monitor Agent Activity 3.png
これにより、各エージェントのアクション一覧が開き、次の情報が表示されます:
  • タイムスタンプ – アクションが発生した時刻。
  • アクション – エージェントが実行したアクション。
  • 作業項目 – エージェントがアクションを実行したアイテム。
  • トリガー元 – エージェントを起動させたイベント。
  • ステータス – アクションが成功したか失敗したか。Monitor Agent Activity 4.png
任意のアクションをクリックすると、以下を含む追加のエージェントアクション詳細を確認できます:
  • ワークアイテムへの完全パスとそのパーマリンク 1
  • 実行された正確なアクション (例: "Request Category フィールドを creative asset に更新") 2
  • その決定が下された理由を説明する AI エージェントの推論 3Monitor Agent Activity 5.png

監視のベストプラクティス

  • 定期的な確認: AIエージェントのアクティビティログを毎週確認し、エージェントが想定どおりに動作しているかを確認します。
  • 推論の分析: 詳細な推論表示を利用して決定を理解し、プロンプト改善の機会を見つけます。
  • 成功率の追跡: 成功および失敗ステータスを監視して継続的な問題を検出します。
  • パフォーマンス調整: アクティビティログに基づいてエージェントのプロンプトを改善し、精度と一貫性を高めます。

AIエージェントが過度にアクションを実行しないように制限する方法

スコープに注意 - 効果的な自動化を構築するうえで最も重要なステップです。

  • すべてを選択しない: 利用可能なすべてのスコープを選択すると、意図しないアクションやパフォーマンス問題を引き起こす可能性があります。
  • アクションフィルターを使用して、エージェントが動作する場所を正確に定義します。
  • 特定のアイテムを対象にする: エージェントが特定のアイテムタイプまたはステータス (例: "active") のみに対して動作するように設定します。

トリガー付きサブアイテムを活用する

  • プロジェクトブループリントを自動化: 親プロジェクトのステータスが変わった瞬間に、すべてのサブアイテムでエージェントがアクションを実行するように設定します。
  • アクションの精度: 必要なタイミングで自動化がプロジェクト構造の下位に正確に流れるようにします。

フォルダー容量を管理する

  • アイテム数を制限: 大量のアイテム (例: 20,000 件) を含むフォルダーにエージェントを配置しないでください。
  • パフォーマンス問題の防止: 大量のフォルダーはエージェントの処理に技術的問題を引き起こす可能性があります。

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