エージェントラボ（ベータ版）
IBM watsonx.ai のエージェントラボを使用して、アプリケーションをより柔軟かつ動的にするAIエージェントを構築し、展開してください。 エージェントの設定で指定したパラメータとツールを使用して、エンドユーザーに代わって決定を下し、タスクを実行するようにエージェントを設定することができます。
開始前に
watsonx.ai に登録済みで、サンドボックスプロジェクトをお持ちの場合は、すべての要件が満たされており、エージェントラボの使用準備が整っています。
エージェントラボをご利用いただくには、以下の要件を満たす必要があります
- プロジェクトが必要です。
- プロジェクトには、 watsonx.ai ランタイムサービスインスタンスが関連付けられている必要があります。 そうでない場合、Agent Lab を開く際にサービスの関連付けを促すメッセージが表示される場合があります。
- 必要な権限
- エージェントを構築するには、プロジェクトで管理者または編集者の役割が必要です。
手順
エージェントラボでは、最小限のコーディングでAIエージェントを簡単に構築し、カスタマイズすることができます。 エージェントとエンドユーザー間のインタラクションのパラメータを定義します。これには、エージェントがタスクを達成するために使用する基盤モデル、フレームワーク、アーキテクチャ、ツールなどが含まれます。
このビデオでは、Agent Labでエージェントを構築する方法を説明しています。
このビデオでは、このドキュメントのコンセプトとタスクを視覚的に学習する方法を提供しています。
AIエージェントを構築するには、以下の手順を完了します
watsonx.ai トップページ からプロジェクトを選択し、 新しい資産 > タスクを自動化するAIエージェントを構築する のタイルをクリックします。
基盤モデルを選択し、オプションでモデルパラメータを更新します。 詳細は、 基盤モデル構成 をご覧ください。
エージェントを設定するには、エージェントの名前を指定し、エージェントが実行するタスクを記述します。
オプション ： エージェントプレビューウィンドウに表示されるエージェントの外観をカスタマイズするために、アイコンと背景画像を選択します。
エージェントを作成、展開、管理するために使用するAIエージェントフレームワークを選択します。
注:現在、 watsonx.ai では、 LangGraph を唯一のフレームワークとして提供しています。 エージェンティックなAI推論を実装するアーキテクチャを選択します。
注:現在、 watsonx.ai では、 ReAct を唯一のアーキテクチャとして提供しています。 基盤モデルシステムプロンプトを強化するために使用されるエージェントの具体的な指示を定義します。 指示には、特定の言語、日付または時刻のフォーマット、ユーザーへの挨拶、または基盤モデル知識ベースの代わりに情報ソースとして外部ツールを使用することが含まれる場合があります。
エージェントフレームワークが応答を作成するために呼び出すことができる1つ以上の外部ツールを選択する。 事前に定義されたツールのリストからツールを選択するか、独自のカスタムツールを作成することができます。 詳細は、 ツールの設定を参照してください。
オプションです：エージェントとの対話を開始するために、ユーザが送信できるいくつかの質問例を追加します。
Test your agent in the エージェントプレビュー pane to make sure the agent generates the correct result by using a combination of the foundation model and the relevant tools.
現在のプロジェクトでエージェントを再利用したり、共同作業者と共有できるように作業内容を保存するには、作業内容を資産として保存します。 詳細は、 エージェントの保存を参照してください。
エージェント構成オプション
エージェントが意思決定、行動、外部環境とのやり取りを行う際に使用する基盤モデルとツールをカスタマイズすることができます。
基盤モデル構成
エージェントベースのワークフローを構築する際には、以下の要件を満たす基盤モデルを選択してください
- チャット対応
- サポートツール呼び出し
- 思考の連鎖を促すテクニックにうまく反応し、次の行動を選択する
- ベンチマークによる推論性能が良好
モデルが出力する内容を制御するには、以下のパラメータを指定します
- 周波数ペナルティ
- 選択したプロンプト、モデル、パラメータに対して生成された出力に、複数回表示されるテキストが常に含まれる場合は、頻度ペナルティを追加してみることができます。 設定すると、ペナルティにより、複数回使用されたトークンの確率スコアが低下し、モデルがそれらを繰り返す可能性が低くなります。 より高い価値は、より多様で多彩なアウトプットにつながります。
- サポートされる値： -2.0 （ペナルティなし）から 2.0 （最大ペナルティ）の範囲の浮動小数点数
- 初期値: 0.0
- 使用法：ペナルティが高ければ高いほど、これまでのやり取りで頻繁に表示されていたテキストが結果に含まれる可能性は低くなります。
- プレゼンス・ペナルティ
- 選択したプロンプト、モデル、パラメータで生成された出力に、以前のやり取りで表示されたテキストが含まれている場合、プレゼンスペナルティを追加してみることができます。 設定すると、ペナルティにより、すでに使用されたトークンの確率スコアが下がり、モデルがそれらを繰り返す可能性が低くなります。 より高い価値は、より多様で多彩なアウトプットにつながります。
- サポートされる値： -2.0 （ペナルティなし）から 2.0 （最大ペナルティ）の範囲の浮動小数点数
- 初期値: 0.0
- 使用法：ペナルティが高ければ高いほど、これまでのやり取りで既に表示されたテキストが結果に含まれる可能性は低くなります。
- 温度 (Temperature)
- モデルが生成された出力のトークンを選択するために使用するサンプリング手法。トークンに対する確率分布を平坦化または尖鋭化することで、サンプリングするトークンを決定する。
- 上位 P (中核サンプリング)
- モデルが生成された出力のトークンを選択するために使用するサンプリング技術。確率スコアが最も高いトークンをサンプリングし、スコアの合計が指定の閾値に達するまでこれを繰り返す。
- 最大新トークン
- Max tokens パラメータは、生成された出力のトークン最大数を制御します。 出力で許可されるトークンの最大数は、モデルによって異なります。 詳細は、 サポートされている基盤モデル の 最大トークン数 情報をご覧ください。
ツールの設定
基盤モデル送信されたプロンプトに応答を生成するために、追加情報を取得する1つまたは複数の外部ツールを使用するようにエージェントを設定することができます。
提供されているツールのリストから選択するか、特殊な入力を処理して特定の結果を生成する独自のカスタムツールを作成することができます。 詳細については、 カスタムツールの作成を参照してください。
Configure アイコン 
をクリックして、ツールの設定を更新することもできます。 ツールのカスタマイズ方法の例をいくつか挙げると、以下の通りです
- サードパーティの検索エンジンから返される結果の数に制限を指定すること。
- 文書検索ツールで使用するソースファイルのベクトルインデックスを提供します。 プロジェクトのベクターデータストアにドキュメントを追加する方法の詳細については、 グラウンディング基盤モデルプロンプトにベクトル化されたドキュメントを追加する を参照してください。
次のタスク
エージェントをAIサービスとしてデプロイメント・スペースデプロイできるようになった。 詳しくは、 ツールでAIサービスを展開するを参照。
詳細情報
親トピック AIエージェントによるタスクの自動化