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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
  1. 「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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. バックエンドOAuthプロバイダーを選択して、Enterを押します。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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。
  11. LLM統合を指定して、Enterを押します。
  12. 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。
  13. 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。
  14. 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 .env file in your project root
  • Your application directory created (typically named datarobot-agent-application or 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：

  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ます
  3. 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 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"