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エージェント仕様リファレンス

AIエージェントの設計ワークフローの実行中、Agent Assistは作業ディレクトリにagent_spec.mdファイルを作成します。 このファイルはYAML形式で、実装コードがまだ存在しない段階でエージェントがどのような動作を行うべきかを定義するものです。 このファイルは、関係者と確認したり、手動で編集したり、AIエージェントのコーディングワークフローで読み込んだりすることができます。

このページでは、各フィールドについて説明します。 仕様がまだ確定していない間は、すべてのフィールドが任意です。設計を具体化していくにつれて、Agent Assistが自動的に入力していきます。

仕様フィールド

フィールド 説明
model DataRobot LLM GatewayモデルのID(例:anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929) 利用可能なモデルを見つけるには、セッションでlist modelsコマンドを使用するか、Agent Assist LLMの変更を参照してください。
system_prompt エージェントの役割、口調、および制約を定義する指示。
tools エージェントが呼び出せるツールのリスト。 各ツールにはfunction_nameinputsout、およびオプションでauth_specがあります。
examples 意図された動作を示す、ユーザークエリー例。
frontend Agentic StarterテンプレートのUIに関する要件(フロントエンドオプションを参照してください)。

ツールの定義

toolsの下の各エントリーは、1つの呼び出し可能な関数を定義します。

サブフィールド 説明
function_name ツールのリクエスト時にモデルが使用する名前。
inputs ツールが受け付ける引数。 各入力には、arg_nametype、および構造化されたlistdict値の場合にオプションでobject_schemaが含まれます。
out ツールが返す値。 inputsと同じ構造。
auth_spec オプションです。 ツールが使用する外部サービスとその認証方法を説明します(仕様での認証を参照してください)。

サポートされているtypeの値:strintfloatboollistdict

仕様での認証

ツールが外部APIを呼び出す場合、その連携を設計に記録するため、auth_specを含めます。

auth_spec:
  service_name: "External API Service"
  auth_method: api_key 
auth_method 通常の使用方法
api_key ヘッダーまたはクエリーパラメーター内の静的キー(例:OpenAI、Perplexity)。
oauth2 トークンの更新を伴うユーザー委任アクセス(例:Salesforce、Google)。
basic_auth ユーザー名とパスワード。
bearer_token 静的ベアラートークン(内部サービスなど)。
service_account キーファイルまたはIAMロールを使用した、マシンアイデンティティ(GCP、AWSなど)。
other カスタムまたは一般的ではない認証。

仕様書には、どのような認証が必要なのかが記載されています。 エージェントを実装したら、Agentic Starterテンプレートのインフラストラクチャコードで実際の資格情報をランタイムパラメーターとして設定します。 パターンについては、テンプレートのAGENTS.mdを参照してください。

フロントエンドオプション

シミュレーションやコーディングを行う前に、Agent Assistは、デフォルトのチャットUIで十分か、それともカスタムインターフェイスが必要かを尋ねます。 この選択はfrontendの下に保存されます。

frontend.type 使用するタイミング
chat デフォルトの単一チャットウィンドウ(ほとんどのエージェント)。
multi-page ダッシュボード、タブ、管理者ビューなど、個別のページ。
custom 指定のページ以外の、独自のレイアウト。

multi-pageまたはcustomには、以下を追加できます。

  • pages - 各ページまたはビューの簡単な説明。
  • requirements - 任意の自由記述形式のUI要件(テーマ、チャート、フィルターなど)。

ツールが1つだけのシンプルなエージェント

model: anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
system_prompt: You are a helpful weather assistant. When a user asks about weather,
  search for current conditions and present them clearly.
tools:
  - function_name: search_weather
    inputs:
      - arg_name: location
        type: str
    out:
      - arg_name: search_results
        type: str
    auth_spec:
      service_name: Weather API
      auth_method: api_key
examples:
  - What's the weather like in New York?
  - Current conditions in London
frontend:
  type: chat 

認証付き複数ツールエージェント

model: anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
system_prompt: You are a research assistant. Find and summarize information from
  internal documents and the web. Always cite your sources.
tools:
  - function_name: search_internal_docs
    inputs:
      - arg_name: query
        type: str
    out:
      - arg_name: documents
        type: list
        object_schema: "list of {title: str, content: str, url: str}"
    auth_spec:
      service_name: Internal Knowledge Base API
      auth_method: bearer_token
  - function_name: web_search
    inputs:
      - arg_name: query
        type: str
    out:
      - arg_name: results
        type: str
examples:
  - Find recent papers on LLM hallucination
  - What does our internal policy say about data retention?
frontend:
  type: chat 

複数ページのダッシュボードエージェント

model: google/gemini-2.5-pro-preview-05-06
system_prompt: You are a sales analytics assistant. Help users understand pipeline,
  forecast revenue, and identify at-risk deals. Ground answers in tool data.
tools:
  - function_name: get_pipeline_data
    inputs:
      - arg_name: date_range
        type: str
    out:
      - arg_name: deals
        type: list
    auth_spec:
      service_name: Salesforce CRM
      auth_method: oauth2
examples:
  - What's our Q2 pipeline look like?
  - Which deals are at risk of slipping?
frontend:
  type: multi-page
  pages:
    - "Pipeline Overview - deals by stage with filtering"
    - "Revenue Forecast - expected vs actual with confidence bands"
  requirements: "Dark theme charts. Pipeline table sortable by owner and stage."