スタートガイド¶

Agentic Starterのテンプレートリポジトリは、マルチエージェントフレームワーク、FastAPIバックエンドサーバー、Reactフロントエンド、およびMCPサーバーを使用してエージェントワークフローを構築およびデプロイするための、すぐに使用可能なアプリケーションテンプレートを提供します。 このテンプレートは、最小限の設定要件で新しいエージェントアプリケーションをセットアップするプロセスを合理化し、ローカルでの開発とテストに加えて、DataRobot内の本番環境へのワンコマンドデプロイをサポートします。

このガイドでは、前提条件となるツールのインストールと環境の設定について解説し、その後、DataRobotの構築済みテンプレートを使用して、エージェントアプリケーションを作成、デプロイ、テストする手順を説明します。

システム要件¶

ご利用のシステムがAgentic Starterのテンプレートを実行するための最小要件を満たしていることを確認します。

• オペレーティングシステム：macOS、Linux、またはWindows
• Python：バージョン3.10以降
• メモリー：4GB以上のRAM

必須ツールのインストール¶

開始する前に、以下のツールをインストールしておく必要があります。 これらのツールがすでにインストールされている場合は、下の表に示されている必要なバージョン（またはそれ以降）であることを確認してください。 ツールをインストールするコマンドの例については、詳細なインストールコマンドセクションを参照してください。

Windowsでの前提条件¶

リポジトリのクローンを作成する前に、Windowsで以下の手順を完了してください。 これらの手順を省略すると、シンボリックリンクがプレーンテキストファイルとしてチェックアウトされ、作業ツリーが破損した状態になります。

1. Gitでシンボリックリンクのサポートを有効にします。

git config --global core.symlinks true 

1. 以下のいずれかの方法を使用して、シンボリックリンクを作成する権限を付与します。

2. 開発者モード（推奨）：Windows 11で、設定 → システム → 詳細設定 → 開発者モードを開き、開発者モードをオンにします。 詳細については、デバイスを開発用に有効にするを参照してください。

3. 管理者権限のターミナル：PowerShellまたはWindows Terminalを管理者として実行で起動し、その管理者権限セッションからすべてのリポジトリ操作を実行します。 少なくとも、git clone、dr start、dr run deploy、およびシンボリックリンクされたパスに関わるgit checkoutやgit pullについては、管理者権限のあるセッションを使用してください。 このテンプレートでは、.claude/skills、fastapi_server/core、infra/infra/llm.py、およびinfra/infra/oauth.pyでGitのシンボリックリンクが使用されています。

4. Gitのインストールが完了したら、システムのPATHに次のディレクトリが含まれていることを確認します：[Gitのインストールパス]\usr\bin。 たとえば、GitがC:\Program Files\Gitにインストールされている場合は、次のコマンドを使用して、C:\Program Files\Git\usr\binをPATHに追加します。

$dir = 'C:\Program Files\Git\usr\bin'  # Change if Git is installed elsewhere.
$p = [Environment]::GetEnvironmentVariable('PATH', 'User')
[Environment]::SetEnvironmentVariable('PATH', "$p;$dir", 'User') 

このパスには、Agentic Starterが正常に動作するために必要なLinux用ヘルパーコマンドが含まれています。 コマンドを実行した後、ターミナル（またはIDE）を一度閉じてから再度開いてください。そうすることで、新しいプロセスが変更を反映するようになります。

詳細なインストールコマンド¶

以下のセクションでは、macOS、Linux（Debian/Ubuntu/DataRobot Codespace）、およびWindows（PowerShell）におけるインストールコマンドの例をご紹介します。 ご使用のオペレーティングシステムに対応する下のタブをクリックしてください。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # If homebrew is not already installed 

brew install datarobot-oss/taps/dr-cli uv pulumi/tap/pulumi go-task node git 

xcode-select --install 

curl https://cli.datarobot.com/install | sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3 python3-pip python3-venv
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y git
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
curl -fsSL https://get.pulumi.com | sh
sh -c "$(curl --location https://taskfile.dev/install.sh)" -- -d
sudo apt-get install -y nodejs npm 

irm https://cli.datarobot.com/winstall | iex
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
winget install Git.Git
winget install Pulumi.Pulumi
winget install Task.Task
winget install OpenJS.NodeJS
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --force --override "--wait --passive --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.22621" 

アプリケーションの初期化¶

次のコマンドを実行して、ローカル開発環境を起動します。

dr start 

このコマンドは、DataRobot CLIの対話型ウィザード（CLIコマンドリファレンスのdr start）を開始します。 これにより、アプリケーションリポジトリのクローンが自動的に作成され、指定した環境変数が設定された.envファイルがルートディレクトリに作成されます。 ウィザードでは、手順ごとにご案内や背景情報を提供しています。手順の完全な一覧については、以下のリファレンスを展開してください。

dr startが正常に完了したら、以下のものを確認します。

• プロジェクトのルートにある.envファイル。
• 作成されたアプリケーションディレクトリ（通常はdatarobot-agent-applicationという名前、またはアプリケーション名に基づく名前）。

アプリケーションの設定が完了したので、次のセクションに進んでください。

エージェントを実行する¶

dr startの実行中に作成されたアプリケーションディレクトリに移動します。

cd datarobot-agent-application # or the custom directory name you specified during the wizard, if different 

次に、以下のコマンドを実行して、アプリケーションのすべてのコンポーネントを起動します。

dr run dev 

これにより、4つのプロセスが並行して起動します。

• アプリケーションフロントエンド
• アプリケーションバックエンド
• エージェント
• MCPサーバー

すべてのサービスが起動したら：

1. Webブラウザーを開き、http://localhost:5173に移動します。
2. エージェントアプリケーションのインターフェイスが表示されることを確認します。
3. すべてが正常に動作しているか確認するため、テストメッセージを送信してみます。

ここから、独自のロジックや機能を追加してエージェントのカスタマイズを開始します。 詳細については、エージェントの開発セクションを参照してください。

エージェントの開発¶

エージェントの構築とテストが完了しました。独自のロジックや機能を追加してカスタマイズを開始できます。 詳細については、以下のドキュメントを参照してください。

• エージェントのカスタマイズ
• エージェントへのツールの追加
• LLMプロバイダーの設定
• Python要件の追加
• プロンプトの管理

エージェントのデプロイ¶

次に、エージェントをDataRobotにデプロイします。これにはPulumiへのログインが必要です。

次のコマンドを実行して、エージェントをデプロイします。

dr task run deploy 

taskコマンドとrunコマンドの詳細については、CLIのtaskコマンドおよびCLIのrunコマンドを参照してください。

デプロイが完了すると、以下の例に示すように、スクリプトにデプロイの詳細が表示されます。 デプロイの詳細は設定によって異なります。

Outputs:
    AGENT_DEPLOYMENT_ID                               : "69331fad5e07469e7c4f5c6f"
    Agent Custom Model Chat Endpoint [apptest] [agent]: "https://datarobot.com/api/v2/genai/agents/fromCustomModel/69331f816e1bf9f1890d5d1d/chat/"
    Agent Deployment Chat Endpoint [apptest] [agent]  : "https://datarobot.com/api/v2/deployments/69331fad5e07469e7c4f5c6f/chat/completions"
    Agent Execution Environment ID [apptest] [agent]  : "680fe4949604e9eba46b1775"
    Agent Playground URL [apptest] [agent]            : "https://datarobot.com/usecases/69331e4c3be0efe3b95a7be0/agentic-playgrounds/69331e4d1c036307186c9b16/comparison/chats"
    Agentic Starter [apptest]             : "https://datarobot.com/custom_applications/6933204a9e21e9b59b5a7bee/"
    DATABASE_URI                                      : "sqlite+aiosqlite:////tmp/agent_app/.data/agent_app.db"
    DATAROBOT_APPLICATION_ID                          : "6933204a9e21e9b59b5a7bee"
    DATAROBOT_OAUTH_PROVIDERS                         : (json) []

    LLM_DEFAULT_MODEL                                 : "azure/gpt-4o-2024-11-20"
    SESSION_SECRET_KEY                                : "secretkey123"
    USE_DATAROBOT_LLM_GATEWAY                         : "1"
    [apptest] [mcp_server] Custom Model Id            : "69331eebb49131d3d5430ac7"
    [apptest] [mcp_server] Deployment Id              : "69331f1f30548f83b668d9dc"
    [apptest] [mcp_server] MCP Server Base Endpoint   : "https://datarobot.com/api/v2/deployments/69331f1f30548f83b668d9dc/directAccess/"
    [apptest] [mcp_server] MCP Server MCP Endpoint    : "https://datarobot.com/api/v2/deployments/69331f1f30548f83b668d9dc/directAccess/mcp" 

制限のあるネットワークの設定¶

インターネットに直接接続されていない環境（たとえば、エアギャップ環境など）からインストール、初期化、またはデプロイする場合のみ、このセクションを完了してください。それ以外の場合は、このセクションをスキップしてください。

GitHubではなく内部プロキシからDataRobotプラグインをインストールするようにPulumiを設定します。 これらの環境変数を設定すると、すべてのPulumiプラグインのダウンロードが内部プロキシにリダイレクトされ、外部の更新チェックが無効になります。

以下の変数を.envファイルに追加します。

PULUMI_SKIP_UPDATE_CHECK=1
PULUMI_DATAROBOT_DEFAULT_URL=http://internal-proxy-for-pulumi
# OPTIONAL
PULUMI_DATAROBOT_PLUGIN_VERSION=v0.10.27 

Pythonパッケージ¶

制限のあるネットワーク環境では、パブリックPyPIにアクセスしようとすると、uv sync操作が失敗します。 これを解決するには、uvが内部のPyPIプロキシを使うように設定します。

プロキシを設定するには、エージェントプロジェクトのagent/pyproject.tomlファイルを編集し、[tool.uv.pip]セクションのコメントを解除して、URLを内部PyPIプロキシに置き換えます。 例：

[tool.uv.pip]
extra-index-url = ["https://your-internal-pypi-proxy.example.com/simple/"]