Agent Builderでエージェントを構築する
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※本機能の利用をご希望される方は、担当のCustomer Successまでご連絡ください。
Agent Builderメニューでは、業務で活用できるAIエージェントを簡単に構築することができます。 本ガイドでは、Alliプラットフォーム内のシングルアクションアプリと、弊社が提供するMCP（Multi-Component Platform）サーバーおよびツールを活用して、AIエージェントを構築する一連の手順を紹介します。
エージェントは、複数のツールと連携してさまざまな業務ワークフローを自動化し、処理を実行することが可能です。 今回は例として、Web検索や記事の要約を実行できるエージェントを、Alliで作成したアプリなども用いて構築する例をご紹介します。
1.Alliダッシュボードのエージェントメニューに移動します。
2."+エージェント作成"ボタンを押下します。
3.エージェント名、アイコン、簡単な説明を入力し、保存ボタンをクリックします。
1.エージェントで使用するモデルを選択します。 2.エージェントが実行するタスクを具体的に説明するインストラクションを入力します。
インストラクションは、プロンプトと同様、LLMが自身の役割を正しく理解するために重要です。 より高度なエージェントを構成する場合は、目的やエージェントが行うべき具体的な行動、後述で設定するツールをどのような場合に呼び出すか、などを明確に記述しておくことを推奨いたします。
エージェントが実行可能なツールを設定します。 今回は、以下の2つのツールを使用します。
1.今回はすぐにインストール可能なアプリマーケットのアプリを使用します。 "アプリマーケット"メニューから「ニュース記事の要約：翻訳機能付」アプリを追加してください。
2."エージェント"メニューで、エージェントの詳細設定ページを開き、ツール欄の「+追加」を押下します。
3.ツール選択画面から、「Allganize Alli」を選択し、その中から1で追加したアプリを選択します。 ※2025/5/22 現在、エージェントのツールとして選択できるのはSingle Actionタイプのアプリのみとなります。
4.ツールに必要なインプットがある場合は値を入力します。 これは、エージェントが必ずその値を使用して出力を行う必要がある場合にのみ設定するものです。 ツール内で設定できるインプットは、「オーバーライド」という概念に基づいています。 特定の値を使用する必要がない場合は、空欄のままでも問題ありません。
今回のアプリでは、インプット項目として特定の値を設けておく必要はないため、以下の設定は空欄としておきます。
もし特定の値を入力する場合、インプットに入力する文字列の形式に特に制限はありません。 入力された内容は、エージェントのインストラクションの一部として自動で追加され、使用されます。
今回はアプリマーケットのデフォルトアプリを使用しましたが、オリジナルにカスタマイズしたアプリをツールとして指定することももちろん可能です。 ぜひ貴社の業務ワークフローに沿ったアプリをご作成いただき、エージェントの機能を強化しましょう。
次にbing_web_searchツールを追加します。 BingのMCPサーバー内にはさまざまなツールがありますが、今回は単純なウェブ検索を行うために、bing_web_searchを追加します。
1.ツール選択画面から、「Bing(Allganize)」を選択し、その中から「bing_web_search」を選択します。
2.Bing(Allganize)のMCPサーバーと、bing_web_searchツールが追加されました。
①Bing(Allganize) MCPサーバーの設定項目
Bing APIに必要な、APIキーやエンドポイントを設定します。 それぞれ、貴社でご契約いただいております、Bing APIのものを指定して設定してください。 エージェントがBing(Allganize)のMCPサーバーに登録された各ツールを呼び出す際に、こちらで設定した内容で認証情報がオーバーライドされて実行されます。
②bing_web_searchツールの設定項目
特定の値を指定しておく必要がある場合、それぞれの設定項目に入力をしてください。 このツールの入力項目はそれぞれ以下を参考にしてください。
query: 本来、ユーザーが質問を投げかけると、エージェントはそれを分析し、自動で複数のウェブ検索を実行します。ただし、特定のクエリを使用したい場合は、この項目にクエリを入力してください。 特に指定をする必要がない場合は、空欄でも問題ありません。
count: エージェントはモデルのトークンの制約などによって取得する検索結果を最大5件にするなど、状況に応じて検索件数の総数を自律的に調整することがあります。 ただし、例えばウェブ検索で必ず100件の結果を探すようにしたい場合、カウントを100に設定することで、指定した件数分の結果を取得することができます。 特に指定をする必要がない場合は、空欄でも問題ありません。
offset: 例えば、エージェントが取得した検索結果を最初から全て確認する必要がなく、 TOPから10番目までの検索結果から検索を始めたい場合、こちらの設定項目で指定できます。 特に指定をする必要がない場合は、空欄でも問題ありません。
market: 検索を行うウェブサイトの言語を設定する項目です。例えば、英語のウェブサイトで検索を行いたい場合には、ENなどを指定できます。 特に指定をする必要がない場合は、空欄でも問題ありません。
ツールの設定は以上で完了です。
1.エージェントが作成できたら、右上の"公開"ボタンで公開します。
2.新しい会話型アプリを作成し、先ほど作成したエージェントを実装します。 以下のようなフローを作成してください。
①"会話応答ノード"は以下のようにオプション項目を設定せず配置のみしてください。
②"LLM実行ノード"は以下のように設定してください。
(1) 実行するタイプは、「エージェント」を指定してください。
(2) "エージェント"には、今回作成したエージェントをリストから選択して指定します。
(3) "ベースモデル"は、必ずエージェントで指定しているものと同じモデルを指定してください。
Alli works上から、実装したエージェントを使用してみましょう。 以下のようなクエリを入力してみます。
するとエージェントが、インストラクションを参考にして、必要な処理を実行していきます。
最終的にエージェント自身がWeb検索した結果を元に、ツールとして追加したアプリのプロンプトに従って要約結果が出力されました。
今回ご紹介したMCPツール以外にも、多数のツールを用意しており、今後も追加予定となっております。
