> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.shieldbase.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# エージェント

> アプリやウェブサイトをまたいで実際の多段階業務を遂行する AI チームメイトを設定

## 概要

**エージェント** は、アプリやウェブサイトをまたいで実際の多段階業務を遂行できる AI チームメイトです。

エージェントは、組織のナレッジを読み取って活用し、定義したルールに従い、ワークフロー内で複雑なタスクをエンドツーエンドで完了できます。エージェントが知っている情報や振る舞いを設定し、直接チャットすることも、**ワークフロー** に組み込んでプロセスを自動化することもできます。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="組織のナレッジ" icon="books">
    **Library Files** を添付し、自社のインデックス化済みドキュメントに基づいて回答させます
  </Card>

  <Card title="ルールとガードレール" icon="shield-check">
    エージェントが従うべきルールを定義し、選択したコンテキストに基づいた回答を維持します
  </Card>

  <Card title="Web による情報補強" icon="globe">
    外部情報が必要な場合は、必要に応じて **Web Search** を有効化します
  </Card>

  <Card title="ワークフロー対応" icon="diagram-project">
    エージェントと直接チャットすることも、**ワークフロー** に組み込んでプロセスを自動化することもできます
  </Card>
</CardGroup>

## エージェントの作成

<Steps>
  <Step title="エージェントを作成">
    **Agents** で **Create Agent** をクリックします。
  </Step>

  <Step title="名前と説明を設定">
    エージェントに明確な **Name** と **Description** を設定し、その役割と目的をユーザーがすぐに把握できるようにします。
  </Step>

  <Step title="部門を割り当て">
    このエージェントが属する部門を示す **Department** ラベルを割り当てます。エージェント間で一貫したラベルを使用すると、チームが目的のエージェントを絞り込んで見つけやすくなります。
  </Step>

  <Step title="Library Files からコンテキストを添付">
    **Library Files** からコンテキストを添付します。**Library** に取り込まれた関連ファイルを 1 つ以上選択してください。古い情報や矛盾した回答を避けるため、品質が高く最新のドキュメントのみを選択します。
  </Step>

  <Step title="ガードレールを有効化">
    **Guardrails** のチェックマークをオンにして、**Selected Library Files** からの情報取得を有効にします。
  </Step>

  <Step title="ルールを定義">
    エージェントが従うべきルールを定義します。例: *選択された Library ファイルのみから回答してください。コンテキストに情報がない場合は、分からないと答えてください。*
  </Step>

  <Step title="Web Search を有効化 (任意)">
    ウェブ上の情報で回答を補強したい場合は、**Web Search** をオンにします。

    <Warning>
      **Guardrails** を有効にしていない場合、エージェントはウェブのソースを使用し、意図した特定のドキュメントやルールの範囲を超えて回答する可能性があります。統制されたコンプライアンスに沿った動作のため、**Guardrails** は常に有効にしてください。
    </Warning>
  </Step>

  <Step title="ユーザーへの案内を記載">
    エージェントとチャットする際にどのような入力を指定すればよいかをユーザーに案内するため、**Description** を記載します。
  </Step>

  <Step title="テストと改善">
    目的に合った質問を投げかけて会話を開始します。エージェントが **Guardrail** のルールに従いながら、選択した **Library ファイル** を正確に使用しているか検証してください。応答内容に応じて必要な調整を行います。
  </Step>
</Steps>

## ワークフロー内のエージェント

エージェントはチャットだけに限定されません。ワークフローのステップとして組み込んだり、複数を連結したりできます。

* ワークフローに **Existing Agents** を組み込むと、そのエージェントに紐づけられた事前定義の指示とルールに沿って処理を実行できます。

* Workflows を使って複数の **Existing Agents** を連結できます。あるエージェントを別のエージェントにつなぐことで、プロセスの専門分野ごとに担当を分けた AI チームメイトの「チーム」を設計できます。入力と出力を設定すれば、次のエージェントが前のエージェントの成果物を利用できます。例えば、エージェント A がドキュメントを要約し、エージェント B がその要約をコンプライアンス観点でレビューします。

<Info>
  ワークフローのステップ内で、推論・コード実行・ファイル生成を行うエージェント型タスクを実行するには、[Agent アクションノード](/jp/how-to-use/workflows#agent) を使用してください。
</Info>

## プロのヒント

<Tip>
  **エージェントは自分が管理する AI チームメイトとして扱いましょう。** 「人事アシスタント」「営業資料ジェネレーター」「ポリシー Q\&A」のように、明確な役割を与えます。
</Tip>

<Tip>
  **まずガードレール、次に Web Search。** 精度を確保するため、最初は **Guardrails** と **Selected Library Files** のみで運用します。市場調査やニュースなど、外部情報が明確に必要な場合にのみ **Web Search** をオンにしてください。
</Tip>

<Tip>
  **コンテキストは慎重に選別しましょう。** 1 つのエージェントに関連性の低い **Library Files** を大量に追加しないでください。トピックやユースケースごとにコンテキストをまとめることで、矛盾したりノイズの多い回答を減らせます。
</Tip>

<Tip>
  **プロンプトの書き方をユーザーに示しましょう。** Description でエージェントの使い方を説明する際は、次のような例を含めます。「こう聞いてください: 『営業担当者向けに Q4 のポリシー変更を要約してください。』」「こんなときに使ってください: 従業員ハンドブックに基づく回答文の作成。」
</Tip>

<Tip>
  **共有する前にテストしましょう。** 現実的な質問と無関係な質問の両方を使って、自分でエージェントとチャットしてください。引用が正確かどうか、答えが分からないときに適切に振る舞うか (推測せずに不確かであると認めるか) を確認します。
</Tip>

## 次のステップ

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="ナレッジベース" icon="books" href="/jp/how-to-use/library">
    エージェントがコンテキストとして使用するファイルを取り込み、インデックス化します
  </Card>

  <Card title="ワークフロー" icon="diagram-project" href="/jp/how-to-use/workflows">
    自動化プロセスにエージェントを組み込み、連結します
  </Card>

  <Card title="チャットボット" icon="robot" href="/jp/how-to-use/chatbots">
    外部ユーザー向けの対話体験を公開します
  </Card>
</CardGroup>