# すぐに作成できるエージェント

> すぐに作成できるエージェント - エージェントワークフローの作成、指標の設定、およびチャットのための基本ステップ。

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-27T18:44:30.664682+00:00` (UTC).

## Primary page

- [すぐに作成できるエージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [1. ログインしてワークベンチに移動する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#1-log-in-and-navigate-to-workbench): In-page section heading.
- [2. Codespaceの作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#2-create-a-codespace): In-page section heading.
- [3. ポート転送を有効にする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#3-enable-port-forwarding): In-page section heading.
- [4.dr startを実行する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#4-run-dr-start): In-page section heading.
- [5. アプリケーションを実行する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#5-run-the-application): In-page section heading.
- [6. エージェントをデプロイする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#6-deploy-the-agent): In-page section heading.
- [終了](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#thats-it): In-page section heading.
- [次はこれにトライ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#try-this-next): In-page section heading.

## Documentation content

この基本ステップでは、 [Agentic Starterアプリケーションテンプレート](https://github.com/datarobot-community/datarobot-agent-application) を使用して、DataRobotで [エージェントのワークフロー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/index.html.md) を簡単に作成できることを説明します。 手順の終了後は、 [末尾](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/agents-am.html.md#try-this-next) に記載されているその他の基本ステップもお試しください。

この基本ステップでは、次のことを行います。

1. Codespaceを開き、ローカル環境を作成します。
2. エージェントを作成し、テストします。
3. DataRobotにエージェントをデプロイします。

## 1. ログインしてワークベンチに移動する

1. DataRobotにログインします。ホームページが表示されます。
2. ワークベンチに移動し、新しいユースケースを作成します。
3. 「Agents in the AM」という名前を付けます。

## 2. Codespaceの作成

1. ユースケースの開始ページから、ノートブックとcodespaceをクリックしてCodespacesに移動します。
2. Codespaceを作成をクリックして、新しいCodespaceを作成します。

## 3. ポート転送を有効にする

DataRobot Codespace内で開発しているため、開発用ポートを公開する必要があります。 これは、 セッション環境 タイルの 公開されているポート セクションで設定します。

1. セッション環境タイルをクリックします。
2. 公開されているポートセクションで+ ポートを追加をクリックします。
3. 5173と入力し、チェックマークアイコンをクリックして保存します。

## 4. dr startを実行する

1. セッションを開始 をクリックして、新しいセッションを開始します。
2. セッションが開始されたら、ターミナルタイルをクリックします。
3. ターミナルでdr startと入力し、Enterを押します。 drstart
4. Agentic Starterを選択し、Enterを押します。 dr startコマンドを理解するまだテンプレートのクローンを作成していない場合は、dr startウィザードでテンプレートの選択とクローンの作成を行ってから、アプリケーションを設定して.envファイルを作成します。 詳細なステップバイステップのウィザードについては、テンプレートREADMEのローカル開発環境の準備を参照してください。
5. 次のいくつかの手順では、プロンプトが表示されたらEnterを押して、テンプレートで設定されたデフォルト値をそのまま使用します。 これには、宛先ディレクトリ名、セッションシークレット、OAuthプロバイダー、Pulumiパスフレーズ、ユースケースID、LLM設定、およびMCP設定が含まれます。
6. Enterを押して、ウィザードを終了します。
7. NeMo Agent Toolkitを使用するかどうかを、yまたはNを選択して指定します。 そうでない場合は、利用可能なエージェントフレームワークの一覧から使用したいフレームワークを選択し、Enterを押します。 NeMo Agent Toolkitの使用NeMo Agent Toolkitは、エージェントワークフローを構築するための、YAMLベースのローコードフレームワークです。 マルチエージェントワークフロー、状態管理、および複雑なエージェントオーケストレーションパターンをサポートする構造化された基盤を提供します。
8. スタックの選択を求められたら、Enterを押して新しいスタックを作成します。 Pleasechooseastack,orcreateanewone:[Usearrowstomove,typetofilter]><createanewstack>
9. スタック名を入力して、Enterを押します。 AITAM_<LASTNAME>

ターミナルがプロンプトに戻ったら、アプリケーションを実行できます。

## 5. アプリケーションを実行する

1. テンプレートディレクトリに移動します。 cddatarobot-agent-application
2. アプリケーションのフロントエンド、バックエンド、エージェントおよびMCPサーバーを起動します。 drrundev
3. サービスの準備ができたら、公開されているポートセクションでポートの横にあるリンクをクリックして、Agentic Starterインターフェイスを開きます。
4. 新しいタブで、エージェントにテストメッセージを送信します。

> [!TIP] ヒント
> 最初の出力生成には数分かかることがあるため、「処理中」に [syftr](https://www.datarobot.com/blog/pareto-optimized-ai-workflows-syftr/) について説明します。syftrはDataRobotのオープンソースフレームワークであり、エージェントワークフローの設定を検索して、データやユースケースに最適な構造、コンポーネント、パラメーターを特定するためのものです。

1. テストが終了したら、ターミナルに戻り、 Ctrl+C を押してアプリケーションを停止します。

エージェントが正常に作成されました。必要に応じて、DataRobotへのエージェントのデプロイに進むことができます。

## 6. エージェントをデプロイする

1. pulumi login --local を実行してPulumiにログインしていることを確認するか、Pulumi Cloudアカウントにログインします。
2. dr run deploy を実行して、DataRobotにデプロイします。

> [!NOTE] デプロイ中の更新
> デプロイ中に更新を実行するように求められた場合は、 `はい` を選択して更新を受け入れ、実行します。

デプロイには数分かかります。 完了すると、コマンドはデプロイID、チャットエンドポイント、 エージェントプレイグラウンドURL などの出力を表示します。 詳細については、テンプレートREADMEの [エージェントのデプロイ](https://github.com/datarobot-community/datarobot-agent-application#deploy-your-agent) を参照してください。

## 終了

おめでとうございます。エージェントは正常に動作しています。 プラットフォームから離れてもかまいません。Codespaceは自動的に終了します。 エージェントは、ワークベンチの プレイグラウンド タイルでいつでも確認できます。

## 次はこれにトライ

[データと会話するエージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/talk-data-walk.html.md) や [GenAIの基礎](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/genai-walk-basic.html.md) など、 [How-to](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/how-to/index.html.md) ページにある他のエージェント基本ステップに進みます。