エージェントのワークフローを開発¶
プレミアム機能
DataRobotの生成AI機能はプレミアム機能です。詳細については、DataRobotの担当者にお問い合わせください。 DataRobotの試用版では、この機能を制限付きでお試しいただけます。
DataRobot Agentic Application Templateリポジトリでは、マルチエージェントフレームワークを使用したAIエージェントの構築およびデプロイのための、すぐに使えるテンプレートが用意されています。 これらのテンプレートは、最小限の構成要件で独自のエージェント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、およびDataRobot内の本番環境へのデプロイの両方をサポートします。
DataRobotが提供するテンプレートからAIエージェントの構築とデプロイを開始するには、クイックスタートガイドを参照してください。 クイックスタートでは、セットアップとデプロイにDataRobot CLI（dr start、dr task run）を使用します。最初にCLIをインストールまたは設定する必要がある場合は、DataRobot CLIの開始方法を参照してください。
| トピック | 説明 |
|---|---|
| インストール | エージェントアプリケーションの開発に必要なコンポーネントをインストールします。 |
| クイックスタート | マルチエージェントフレームワークを活用して、テンプレートからAIエージェントを構築およびデプロイします。 |
| エージェントコンポーネント | DataRobotのエージェントフレームワークを使用してエージェントを作成するために必要なコンポーネントについて紹介します。 |
| エージェント認証 | DataRobotエージェントアプリケーションに認証を実装する方法（APIトークン、認可コンテキスト、OAuth 2.0、セキュリティのベストプラクティスなど）について説明します。 |
| エージェントのカスタマイズ | エージェントコードをカスタマイズしてローカルでテストし、実運用に向けてエージェントアプリケーションをデプロイします。 |
| Pythonパッケージの追加 | 実行環境またはカスタムモデルの要件を使用して、エージェントアプリケーションに必要なPythonパッケージを追加します。 |
| コードでのLLMプロバイダーの設定 | DataRobotゲートウェイ、外部API、カスタムデプロイなど、エージェントアプリケーションにさまざまなLLMプロバイダーを設定します。 |
| メタデータを使用したLLMプロバイダーの設定 | 環境変数とPulumiを使用してLLMプロバイダーを設定し、エージェントのコードを変更せずにインフラストラクチャレベルの設定を行います。 |
| エージェントにツールを追加する | 詳細な統合パターンを含め、ローカルツール、定義済みツール、DataRobotグローバルツールをエージェントアプリケーションに追加します。 |
| エージェントツールのデプロイ | エージェントアプリケーションに不可欠なタスクを処理するために、DataRobotレジストリからグローバルエージェントツールをデプロイします。 |
| MCPサーバーを使用してツールを統合する | ツールの集中管理と標準化されたインターフェイスを提供するModel Context Protocol (MCP)サーバーを使用して、エージェントワークフローにツールを統合します。 |
| エージェントコーディング環境をMCPサーバーに接続する | Cursor、Claude Desktop、VS Codeを設定して、ツールやリソースにDataRobot MCPサーバーを使用します。 |
| トレースの実装 | 監視、デバッグ、オブザーバビリティのために、エージェントツールにカスタムトレースを追加します。 |
| リクエストヘッダーへのアクセス | 認証、追跡、およびカスタムメタデータのために、デプロイされたエージェントのHTTPリクエストヘッダーにアクセスする方法について説明します。 |
| トラブルシューティング | DataRobotエージェントアプリケーションの操作時に発生する一般的な問題を診断して解決します。 |