エージェント型ワークフロー
エージェントワークフロー（旧称：フロー）は、エージェントが単一の再利用可能な構造内で一連の活動を実行することを可能にする専用ツールである。 これらの活動には、呼び出しツール、ユーザー入力の要求、論理ブロック、または分岐ロジックが含まれます。
各ステップを個別に処理する代わりに、エージェントはアンジェティックワークフローを開始し、プロセス全体を最初から最後まで管理できます。 エージェント型ワークフローは、システム間や複数の意思決定ポイント間の調整を必要とするタスクに最適である。
例えば、顧客のオンボーディング（情報収集、アカウント作成、ウェルカムメールの送信、社内チームへの通知）を処理するためのエージェント型ワークフローを作成することができる。 一度構築されたこのエージェント型ワークフローは、部門をまたいで再利用することができ、新しい顧客が加わるたびにエージェントがトリガーするため、各ステップを手作業で調整する必要がない。
エージェント型ワークフローを使用することで、ビジネスユーザーは次のようなメリットを得ることができる：
タスクが正確かつ一貫して完了しているという自信。
反復ステップの自動化によるスピードアップ
プロセスがどのように実行され、どこでボトルネックが発生しているかを可視化。
チーム、地域、製品間で同じロジックを適用できるスケーラビリティ。
IBM Cloud のワークスペースにおけるエージェント型ワークフロー
watsonx Orchestrate の IBM Cloud 環境においてのみ、ワークスペースは、ビルドおよび開発フェーズにおけるワークフローやツールへのアクセスを整理・管理します。 ワークスペースを利用することで、部門やチームごとに個別のサービスインスタンスを用意することなく、環境の分離、ガバナンス、およびロールベースのアクセス制御を実現できます。
ワークスペースは、チャット内でのワークフローの実行には影響しません。 また、ワークスペースはAPIベースのワークフロー実行には影響せず、すべてのユーザーがすべてのワークフローを閲覧できます。
ワークスペースへのアクセスは、サービスインスタンスのロールとワークスペースレベルの権限の組み合わせによって管理されます。 2種類のワークスペースが利用可能です：
グローバルワークスペース：どのプライベートワークスペースにも紐付けられていないエージェントのワークフローやツールを格納します。 グローバルワークスペース内のアセットは、すべてのビルダーに表示され、チームをまたいだ共有利用が可能です。
プライベートワークスペース：特定のビルダーグループが、他のビルダーにそれらのアセットを表示させずに、エージェント型ワークフローに取り組むことができます。 プライベートワークスペース内のアーティファクトにアクセスしたり変更したりできるのは、明示的に追加されたユーザーのみです。
ワークスペースの詳細については、 「ワークスペースの概要」 を参照してください。
能動的なワークフローのコピー
ツールやワークフローを別のワークスペースに直接コピーすることはできません。 ただし、エージェントをワークスペース間でコピーする場合、そのエージェントに関連付けられたワークフローやツールも一緒にコピーされます。 コピーエージェントの詳細については、 「ワークスペースのアートファクトの管理」 を参照してください。
確率的エージェントと決定論的ワークフローのバランス調整
エージェントは確率的手法を用いてタスクを完了する。 彼らは大規模言語モデル（LLM）と自然言語の指示に従うAIアルゴリズムを用いてツールを順序付けする。 手順の追加に関する詳細については、 「エージェントワークフローの効果的な活用」 を参照してください。 このアプローチでは、エージェントにチャットまたは音声チャネルを通じてタスクを実行させることで、柔軟な方法で業務を遂行できます。
しかしながら、完全な確率論的アプローチは時に予測不能となる場合があり、特に多くのツールや複数のエージェントが関与する複雑なプロセスにおいては顕著である。 エージェントがエージェントワークフローをツールとして使用できるようにすることで、この予測不可能性を低減できます。 エージェント型ワークフローは決定論的なシーケンスを提供し、ループ、分岐ロジック、状態管理、並列処理などの機能をサポートします。
純粋に決定論的なアプローチもまた制約的になりうる。 エージェントとエージェント型ワークフローを組み合わせることで、ビルダーは確率的挙動と決定論的挙動のバランスを取り、ユーザーに柔軟かつ予測可能な体験を提供できる。
エージェントパターンについて
人工知能エージェントとマルチエージェントオーケストレーションの分野は急速に発展しており、新たなパターンや技術が定期的に登場している。 一般的なエージェントパターンには以下が含まれます：
線形シーケンス（パイプライン）
スーパーバイザー
多階層監督者
投票し、発送する
専門家混合モデル
クラウドソーシング
群れ
これらのパターンは、エージェントまたはエージェント型ワークフローを使用して実装できます。 柔軟性が必要でパターンが単純な場合には、エージェント指示を使用してください。 より高速性、信頼性、あるいはループ、分岐ロジック、状態管理、並列処理といったより複雑な動作を必要とするパターンには、エージェント型ワークフローがより適している。 エージェントワークフロー内のエージェントノードがこれらのパターンを可能にする。 エージェントノードの詳細については、 「エージェントノードの追加」 を参照してください。
エージェントの連携に最適な単一のパターンは存在しない。 適切なアプローチは、タスクの内容、エージェントの能力、そしてシステムが要求する自律性の程度によって決まる。 実世界のユースケースが進化するにつれ、調整戦略は適応を続け、新たなパターンが出現するだろう。 人間の専門知識は依然として不可欠であり、専門家がエージェントの連携方法を導き、形作る。 エージェントパターンは、ワークフローを用いて定義されることで強力になり、人間の知識が協調的なAI行動を駆動することを可能にする。
人事と医療の事例を用いたエージェント型ソリューションのパターン
次の図は、主体的な解決策の二つの例を示している。 人事の例では、人事エージェントは旅行と年金の申請を処理する2つの協力エージェントと連携します。 旅行代理店は、異なるユーザーリクエストを処理するために、エージェント型ワークフロー、ツール、および他のエージェントを組み合わせて使用します。
医療事例では、医療エージェントはエージェント型ワークフローを用いてユーザーリクエストを分類し、その後リクエストを適切な担当者にルーティングします。
これらの例は、エージェントとエージェント型ワークフローが連携し、それぞれが最も効果を発揮する領域で確率的行動と決定論的行動を適用する方法を示している。 両方のソリューションはスーパーバイザーエージェントパターンを使用している。 人事シナリオにおいて、エージェントは柔軟性を提供する。 医療現場において、主体的なワークフローは予測可能性を提供する。
ワークフローにおけるユーザー操作のチャネル対応
| ネイティブチャット | 埋め込みチャット | チーム | Slack | Genesys Bot Connector | SMS | 電話番号 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
マルチターン |
はい | はい | 部分的 | 部分的 | 部分的 | 部分的 | 部分的 | 部分的 | 部分的 |
形式 |
はい | はい | 部分的 | 部分的 | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
| マルチユーザー | はい | はい | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
- マルチターン機能の一部サポートには、テキストや数値に関する基本的なユーザー操作のみが含まれます。
- 部分フォームのサポート対象となるユーザー操作は、テキスト、数値、ブール値、単一選択、日付、日付範囲、およびユーザーピッカーのみです。
- Teams では、サポートされていないデータ型を含むフォームが表示された場合、Teams はそのフォームをスキップし、表示しません。