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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 Starterのテンプレートリポジトリでは、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
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。
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。
PyCharmでのエージェントのデバッグ	エージェントコードをローカルでデバッグするには、デバッグモードでPyCharmのRun設定を使用します。
VS Codeでのエージェントのデバッグ	VS Codeの「実行とデバッグ」設定を使って`dev.py`を起動し、エージェントコードをローカルでステップ実行します。
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。