強力なAIエージェントを構築するには、構造化された戦略的なアプローチが必要です。 広範囲のガイド 上で利用可能 　 の エージェントの設定この投稿では、 何 および 現在も将来も、 AI エージェントが真のビジネス価値を提供するために必要な重要な決定です。

これらの基本的な選択肢を検討した後は、私たちの関連記事「Lato BikesのAIの旅」で、実際にどのように実現されるかをご覧ください。ここでは、 Mendix.

1 – エージェントのブループリントを作成する

AIとエージェント技術の出現は、その斬新さと強力さゆえに、組織に導入への強い衝動を生み出しました。しかし、こうした導入には明確な戦略的計画が欠如していることが多く、技術が不適切または場当たり的に適用され、結果としてプロジェクトのパフォーマンスが低下したり、本来の目標が達成されなかったりする事態に陥ります。

これを避けるには、体系的なアプローチから始めましょう。 Mendix、私たちの デジタル実行の実践 戦略的なテクノロジー導入を、開始、構造化、拡張という複数のフェーズを通してサポートします。各フェーズには、5P（人、ポートフォリオ、プロセス、プラットフォーム、プロモーション）に対応する明確なマイルストーンとアクティビティが用意されています。このプラクティスは、組織がイノベーションと価値を整合させるのに役立つだけでなく、同じ原則がエージェントシステムの構築にも適用されます。

では、最初のエージェント プロジェクトを成功させるにはどうすればよいでしょうか?

• 付加価値: エージェントは、効率を真に向上させ、コストを削減し、ユーザー エクスペリエンスを強化します。
• 非構造化データの合成: エージェントは、テキスト、音声、ビデオを分析して洞察を抽出することに優れています。
• 低リスクの自動化: エージェントはユーザーに代わって重要でないアクションを実行します。
• 人間の監視: 結果的に生じる決定はすべて人間によってレビューされます。
• パラメータをクリア: エージェントは定義された境界内で動作します。

2 – 成功を定義する

技術的な詳細に入る前に、AIエージェントにとっての成功とはどのようなものかを明確に定義しましょう。明確で測定可能な目標がなければ、効果を測定したり、投資を正当化したり、反復的な改善を導いたりすることは不可能です。

アイデアを戦略的イニシアチブへと転換するための主要業績評価指標（KPI）を設定します。一般的な成功指標には以下が含まれます。

• 効率性の向上: エージェントは手作業の時間をどの程度削減する必要がありますか?
• 精度: エージェントの分類または出力はどの程度正確であるべきでしょうか?
• スピード: 全体的なプロセスはどのくらい速く改善されるべきでしょうか?

これらのKPIを次のようなシステムで捕捉し追跡する Mendix ポートフォリオ管理 技術的な成功だけでなく、ビジネスへの影響を確実に実現します。

3 – トリガーを設定する

構築を始める前に、エージェントがどのように起動されるかを検討してください。トリガーは開発プロセス全体を形作る、最も基本的な決定事項です。

トリガーには主に 3 つの種類があります。

• イベント駆動型: 新しいメールの到着、外部システムによるAPI呼び出し、ユーザーインターフェースからの手動トリガー、データベースレコードの状態の変化、あるいは ビジネスイベント.
• バッチ： 設定された間隔で実行され、大量のデータを同時に処理します。例えば、 予定されているイベント すべての未解決の保証請求の新たなステータス更新を確認します。
• 会話型： トリガーは ユーザーの直接の問い合わせ チャット インターフェースで、全体的なエクスペリエンスは双方向の対話になります。

会話型エージェントは非常に強力ですが、多くの場合、より高度なユースケースを想定しています。多くの組織では、エージェントの機能を安全かつ効果的に検証するために、イベント駆動型またはバッチ型のワークフローから始めるのが適切です。

4 – ユーザーエクスペリエンスと展開を考慮した設計

トリガーを選択したら、ユーザーがエージェントとどのようにインタラクションするかを検討します。既存のアプリ内に組み込むのか、それともスタンドアロンツールとして使うのかを検討します。

自問してみてください。

• エージェントはユーザーの現在のワークフローにどのように適合しますか?
• どのようなインターフェースがエクスペリエンスにとって意味があるでしょうか?
• 必要なシステムやデータにどのように接続するのでしょうか?

自律的AI Mendixエージェントはダッシュボードやポータルなどの既存のアプリに簡単に組み込むことができ、 進化するにつれてシステム間で輸送される組み込みの観測ツールにより、管理者は使用状況とパフォーマンスをリアルタイムで監視できます。

5 – 適切なモデルを選択する

大規模言語モデル（LLM）はエージェントの基盤となります。この決定には、モデルのホスト場所と機能の両方が含まれます。

ホスト型とセルフホスト型

ほとんどの組織では、次のようなホスト型LLMが OpenAI (Azure OpenAI サービス経由), アマゾンの岩盤または Mendix Cloud Gen AI リソースパック 最も現実的な選択肢です。これらはインフラストラクチャ、スケーラビリティ、セキュリティをお客様に代わって管理します。一方、セルフホスティング型のオープンソースモデルはより高度な制御を提供しますが、インフラストラクチャに関する高度な専門知識が必要です。

主な考慮事項

• 現実世界の行動のためのツール使用能力
• レイテンシとスループット
• コスト効率
• データのセキュリティとコンプライアンス

ベストプラクティスは、 エージェントコモンズ in Mendix 新しいテクノロジーとともに進化できる、モデルに依存しないエージェントを構築します。

微調整とカスタマイズに関する注意: ベースLLMは強力ですが、特定のドメインデータに基づいてモデルを微調整することで、特定のタスクに対する精度と関連性を大幅に向上させることができます。これは、初期エージェントが安定し、パフォーマンスのギャップを明確に把握した後に検討すべき高度な手法です。専用のデータ準備と計算リソースが必要です。

6 – エージェントを正しい方向に導く

モデルが決まったら、エージェントに何をすべきかを伝える必要があります。 迅速なエンジニアリング モデルが意図したとおりに動作するように、指示とコンテキストを構造化する実践が必要になります。

エージェントは次の 2 種類のプロンプトに依存します。

• システム プロンプト: エージェントのペルソナ、目標、制約を定義します。
• ユーザープロンプト: 特定のタスクまたは応答をトリガーします。

明確で具体的なプロンプトは、一貫した行動につながります。曖昧なプロンプトは予測不可能な結果につながります。プロンプトエンジニアリングは反復的なものであり、時間をかけてプロンプトを改良することで、パフォーマンスと信頼性を最適化します。

7 – エージェントにツールを装備する

基本的なLLMをエージェントシステムへと昇華させるのは、ツールを通して行動を起こす能力、例えば次のような機能である。 Mendix 外部データ、システム、ワークフローと対話できるマイクロフロー。

ツールはアプリケーション上でローカルに保存されるか、 モデルコンテキストプロトコル (MCP).

8 – 成功のためのデザイン

エージェントの構築は一度きりのプロジェクトではなく、時間をかけて改善していく反復的なプロセスです。成功を確実にするために、以下の6つの黄金律に従ってください。

1. まずはシンプルに始めましょう。まずは、単一の問題を解決するために必要な最小限のツールとプロンプトから始め、後から複雑なものを追加しましょう。
2. 時間の経過とともに進化します。エージェントをテストし、改良し、バージョン管理します。 Mendix Agent Builder を使用すると、改善の追跡が容易になります。
3. 明確かつ明確に伝えましょう。言わなかったことはモデルが推測します。
4. 常に人間による確認を徹底してください。実際に影響を及ぼす決定については、必ず手動によるレビューを実施してください。
5. コンテキストウィンドウを管理します。混乱を避けるため、エージェントには関連するデータのみを供給します。
6. 分割して征服する。複雑なタスクを複数の専門エージェントに分割します。

一緒に引っ張る

AIエージェントの導入を成功させるには、戦略的な道のりが必要です。ソフトウェア開発に対する考え方を根本から変えるものです。構造化された設計、明確なガバナンス、そして人間による監視を組み合わせることで、組織は人間の能力を真に拡張するエージェントを構築できます。
エージェントは価値を提供する素晴らしい機会を提供します。エージェントを理解する最良の方法は、実際に試してみることです。 Mendix エージェントビルダースターターアプリ そして何ができるか見てみましょう。