効果的な AI エージェント プロンプトを作成する

要するに

自然言語と具体的な例を用いて明確かつ具体的な AI エージェント プロンプトを作成し、エッジケースへのフォールバック動作を定義し、デプロイ前に必ず Playground でテストしてください。 まずは小さく始め、複雑な複数ステップのロジックは避け、依存するワークフローではエージェントを連鎖させましょう（フィールドの変更で次のエージェントを起動）。 同じタスクを並行して更新する場合はマルチアクション エージェントを使用し、容量やメトリクスなどエージェントが直接取得できないデータは計算済みフィールドで提供してください。

• 概要
• AI エージェント プロンプトの推奨事項
• AI エージェント プロンプトの禁止事項
• 最適化のヒント
• AI エージェントの連鎖
• 連鎖 vs. マルチアクション
• AI エージェントが参照できる範囲を計算済みフィールドで拡張する
• 次は何？

概要

よく書かれたプロンプトは、信頼できるエージェント動作の鍵です。 以下の推奨事項・禁止事項・パターンを活用して、一貫した結果を得ましょう。

AI エージェント プロンプトの推奨事項

• AI エージェントに何を探すかを具体的に示してください。
• 期待する分類やアクションの明確な例を提示してください。
• あらゆるエッジケースに対するフォールバック動作を定義してください。
• 自然な言語を使用し、親切な同僚に説明するように書いてください。
• デプロイ前に Testing Playground でプロンプトを十分にテストしてください。

AI エージェント プロンプトの禁止事項

• 過度に複雑な複数ステップのロジックを作らないでください。
• 説明なしに、AI エージェントが自社の用語を理解していると想定しないでください。
• 不明確または不完全な情報がある状況への対応を忘れないでください。
• テストせずに AI エージェントをデプロイしないでください。

最適化のヒント

• 小さく始める: まず 1 つのフォルダーで 1 種類の AI エージェントをテストします。
• まずテスト: デプロイ前に必ず Playground で動作を検証します。
• エージェントを組み合わせる: 完全なリクエスト処理のために Intake Agent と Triaging Agent を併用します。
• 頻繁にレビュー: アクティビティログとチームからのフィードバックに基づいてプロンプトを定期的に改善します。
• コミュニケーション: AI エージェントが稼働していることと自動化内容をチームに周知してください。

AI エージェントの連鎖

1 つのエージェントのアクションが別のエージェントを起動できます。 これは、あるステップが前のステップの結果に依存するワークフローに推奨される方法です。

仕組み: エージェント 1 がアクションを実行（例: カスタムフィールド値を設定） → エージェント 2 はそのフィールド変更で起動 → エージェント 2 が次のステップを実行します。

例:

• トリアージ → 割り当て: トリアージ エージェントが Priority フィールドを設定 → 割り当てエージェントが Priority の変更で起動し、新しい値に基づいて担当者を割り当てます。
• インテーク → ルーティング: インテーク エージェントがリクエストを検証し、ステータスを「Complete」に設定 → ルーティング エージェントがそのステータス変更で起動し、アイテムを適切なフォルダーに移動します。

• 分類 → 通知: 分類エージェントが Type フィールドを設定 → 通知エージェントが Type の変更で起動し、対象者にコメントを投稿します。

連鎖 vs. マルチアクション

AI エージェントが参照できる範囲を計算済みフィールドで拡張する

AI エージェントはワークロード メトリクスや容量データにアクセスしたり、信頼できる計算を行ったりすることはできません。 しかし、エージェントは計算済みフィールド/数式フィールドを読み取ることができます。 必要な値（例: 利用可能な容量、期限超過率、リスク スコア）を計算する数式を作成すれば、エージェントはその結果を読み取り、基づいてアクションを実行できます。

次は何？

• AI エージェントの制限とトラブルシューティング