AI エージェント - ベストプラクティス

AI エージェント は、生成 AI と自動化を組み合わせた強力なデジタル共同作業者です。 最高の結果を得るために、実際の経験とSMEのガイダンスから得られたこれらの実用的なベストプラクティスに従ってください。

エージェントの集中を維持する
  • 範囲を狭める： 各エージェントは一つの明確な問題を解決するべきです。 多くのことをやりすぎようとする汎用的なエージェントは避けてください。 たとえば、大規模なワークフローでは、スーパーバイザー エージェント を使用して、専門のエージェントにタスクを委任します（例：クレームスーパーバイザー → クレーム詳細エージェント + 不正チェックエージェント + 承認エージェント）。
  • ツール過負荷の回避： ツールの数を少なく保つ（10以下が強制されます）。 ツールが多すぎると混乱を招き、失敗率が高くなります。
自動化とエージェントの選択 エージェント
  • 決定論的オートメーションを使用: 自動化、プロセス、および API タスク は、信頼性のあるスクリプト化と維持が可能なステップに最適です。
  • AI エージェントの使用: 推論、柔軟性、または動的な意思決定タスクに最も適しています。 すべてにエージェントをデフォルトにしないでください — ほとんどのプロセスは標準的な自動化のままです。
単一のエージェントでのバッチ処理は避けてください
  • 大きなテーブル/リストの回避： エージェントに大量のデータ（例：20件のクレーム ID）を与えないでください。
  • エージェントの外でループ： プロセスまたは Bot を使用して、1つずつアイテムを送信します。
  • 例: プロセスはクレームテーブルの各行を繰り返し処理し、各行ごとにエージェントを呼び出します。
ダミーまたは検証ツールを使用する

  • エージェントが必要な出力を時々見逃す場合は、tracker/validation toolを追加してください。

  • このツールは、エージェントが提供した内容をそのまま返し、不足している点を指摘します。

  • エージェントは、そのようなツールがある場合、ギャップに気付きやすくなり、人間にエスカレーションする可能性が高くなります。

信頼性のためのループ内の人間

  • 常に人間がレビューまたは欠落データを補完する方法を含めてください。

  • 段階的オンボーディング戦略:

    • まず、エージェントの出力を100%人によるレビューから始めてください。

    • 自信が高まるにつれて、レビューを減らします（例：50％、次に10％）。

    • 最終的に、例外ケースのみがレビューされます。

  • これは時間をかけて信頼を構築、未検証のエージェントへの過度な依存を防ぎます。

バランスの取れたプロンプトを書く
  • 明確で簡潔であること: あまりにも曖昧だと混乱を招き、あまりにも指示的だと硬直を引き起こします。
  • 長いプロンプトの回避： エッセイ形式の指示は正確性を低下させます。
  • コンテキストを指定： ツールの選択と意思決定に必要な分だけ提供してください。
入力と出力を自動化のために構造化
  • 構造化変数を使用： 単一の JSON 文字列よりも `claim_id`、`policy_id` を優先してください。
  • 必要な場合にのみ JSON を使用： API と直接統合する場合のみ適用してください。
  • オートメーション対応： 構造化された変数はダウンストリーム処理がしやすいです。
テストして改善
  • 多様なテスト： 両方のハッピーパスとエッジケースを実行します。
  • ガバナンスのログを活用： 推論、ツールの呼び出し、およびデータのギャップを分析する。
  • 迅速に反復： プロンプト、出力、およびツールを継続的に調整します。
信頼性を重視して構築する

  • 出力を検証する（必須フィールドに Null がないこと）。

  • 欠落または不整合なデータのために エラー処理パス を追加してください。

  • データトラッカーまたはダミーツールを使用して、完全性チェックを改善します。