クイックスタート¶
このガイドでは、開発環境のセットアップ、エージェントフレームワークの設定、DataRobotのチャットインターフェイスと対話するためのワークフローのデプロイなど、DataRobotの構築済みテンプレートを使用したエージェントアプリケーションの作成、デプロイ、テストについて説明します。
前提条件¶
先に進む前に、必要なコンポーネントをインストールしてください。
インストールプロセス
開始する前に、agentic-installのすべてのインストールとセットアップの手順を完了してください。 このプロセスをスキップすると、エラーが発生したり、エージェントアプリケーションが正常に動作しなくなったりする可能性があります。 インストールガイドが終わるまで、先に進まないでください。
スタートガイド¶
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。 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入力された.envファイルがルートディレクトリに作成されます。
ウィザードでは各手順のガイダンスとコンテキストが提供されますが、詳細については下のドロップダウンをクリックしてください。
ヒント
- 「ローコード」エージェントテンプレートを使用するかどうかを指定します。
yを押すと、YAMLベースのNeMo Agent Toolkitテンプレートを使用します。nを押すと、利用可能なエージェントテンプレートのリストから選択できます。
- しばらくするとウィザードによってWebブラウザーウィンドウが開き、APIエンドポイントとキーが自動的に設定されます。 続行するをクリックして次に進みます。
- Webブラウザーが自動的に開かない場合は、ターミナル出力のURLを探して手動で開いてください。
- Webブラウザーで続行するをクリックして次に進みます。
- 認証の問題が発生した場合は、WebブラウザーでDataRobotにログインしていることを確認してください。
- ローカルWebアプリケーションのポートを指定して、
Enterを押します。 デフォルトは8842です。 - 必要に応じて、エージェントのデフォルトの実行環境を指定して
Enterを押します。 デフォルトは[DataRobot] Python 3.11 GenAI Agentsです。 - セッションのクッキーに署名するためのシークレットキーを入力して、
Enterを押します。 値を入力しない場合は、ランダムに生成された値が使用されます。 - アプリケーションで使用するデータベースのURIを入力して、
Enterを押します。 デフォルトはsqlite+aiosqlite:///.data/database.sqliteです。 - バックエンドOAuthプロバイダーを選択して、
Enterを押します。 - リストから選択して
Spaceを押し、認可サーバーを指定します。Enterを押して確定します。 - Pulumiスタックのパスフレーズを入力し（パスフレーズを使用しない場合は空白のままにします）、
Enterを押します。 - 使用可能な場合は、DataRobotユースケースのID（例：
69331fad5e07469e7c4f5c6f）を指定して、Enterを押します。- DataRobot UIでユースケースに移動し、URLからIDをコピーすることで、ユースケースIDを確認できます。
- 空白のままにすると、新しいユースケースが自動的に作成されます。
- LLM統合を指定して、
Enterを押します。 - MCPサーバーのポートを指定して、
Enterを押します。 デフォルトは9000です。 - 表示された
.env設定の概要を確認し、Enterを押して確定します。- 備考：この手順の完了には数分かかります。
- 設定が完了したら、アプリケーションで使用するPulumiスタックを選択し、
Enterを押します。 新しいスタックを作成する場合は、Enterを押すと、名前の入力が求められます。 既存のスタック名と同じ名前は使用できません。
初回の初期化
初めて実行する場合、dr startコマンドは、アプリケーションの開発およびデプロイを行うための開発環境を準備します。
これには、環境設定とエージェントコンポーネント設定の両方が含まれます。
この初回の初期化の後、以降のdr start操作ではローカル環境のセットアップのみが行われます。
それ以降のエージェントコンポーネントの設定の更新については、dr component updateコマンドを実行してください。
After dr start completes successfully, you should see:
- A
.envfile in your project root - Your application directory created (typically named
datarobot-agent-applicationor based on your application name)
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¶
エージェントの実行
前のセクションで詳しく説明したdr startを実行するまでは、このセクションに進まないでください。
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。
task 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：
- Webブラウザーを開き、http://localhost:5173に移動します
- 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ます
- すべてが正常に動作していることを確認するために、テストメッセージを送信してみてください
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できます。 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。
個別のサービスの起動
別のターミナルウィンドウで個別のサービスを起動することもできます。たとえば、task agent:devを実行するとエージェントのみが起動します。
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。
エージェントのデプロイ¶
エージェントのテスト
デプロイする前に、エージェントをローカルでテストしたことを確認してください。
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。
デプロイプロセス
デプロイプロセスの完了には数分かかります。
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。 なお、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 Application 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"