エージェントの相互運用性のトラブルシューティング

これらのトラブルシューティングのヒントを活用して、エージェントの相互運用性に関する問題の診断に役立ててください。

  • 推奨モデル： 自動化の発見、呼び出し、および結果の抽出は、AI モデル/LLM に大きく依存しています。 LLM がプロンプトを作成する方法は、発見、オートメーションツールの呼び出し、そして結果を得るために重要です。 私たちの経験に基づくと、Cloud モデルは GPT モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します：
    • 推奨モデル： Claude Sonnet 4.5 ＆ Gemini 2.5 Pro
    • 効果／信頼性が低いモデル： GPT 4.1 以前
  • Microsoft Copilot Studio - 指示を送信中： Microsoft Copilot Studio を使用する際、指示が正常に送信されない場合があります。 心配しないで、もう一度指示を送ってみてください。 逆に、送信失敗メッセージが表示される場合があります。 実際には指示が正常に送信され、処理中ですが、を再試行します。 20から30秒待ってください。
  • クライアントにツールが表示されていません： インバウンドツールの下にツールがリストされていることを確認し、MCPクライアントが正しいエンドポイントまたは環境に接続されていることを確認してください。
  • Bot は実行されますが、出力がありません： Bot の入力マッピングと変数名を確認してください。 ツールの説明に明確な入力と戻り値のドキュメントを追加してください。
  • 権限エラー： Control Room サービスアカウントが、MCP サーバーでリポジトリアイテムおよび接続済みアプリケーション（例：Salesforce）にアクセスできることを確認してください。
  • パフォーマンスの問題： まずは小規模なデータ範囲から始め、主要なチェックポイントを記録し、Bot 実行者が利用可能であることを確認してください。