AI Agent Studio v.36 リリース

v.36 リリースの AI Agent Studio の最新情報と変更点、および修正と制限事項について確認してください。

最新情報

AI Guardrails

このリリースでは、AI Guardrailsという新機能が導入され、機密データを保護し、責任あるAIの使用を促進します。AI Guardrailsは、LLM に送信されるプロンプト内の PII、PHI、および PCI をマスキングすることで機密データを保護します。 さらに、彼らは潜在的に有害な言語に対するプロンプトと応答を監視します。 管理者はデータマスキングルールを設定し、それを特定のフォルダーに割り当てることで、オートメーション全体で一貫したデータ保護を確保できます。

重要: AI Guardrails は Automation 360 Cloud で利用可能であり、 ライセンスと共に AI ガードレールEnterprise Platform（LLM プロンプトの数）ライセンスで使用できるようになります。 このライセンスの詳細については、[エンタープライズ プラットフォーム]を参照してください。

AI Guardrails

AI SkillsのSystem prompt

AI Skills の中で、システム プロンプト と呼ばれる新機能が導入されます。 この任意フィールドは、AI Skillを表示または編集するアクセス権を持つ人に見えるもので、基礎となるモデルに初期の指示やコンテキストを提供することができます。 System promptはモデルを方向付けたり基盤を提供したりし、ユーザーのプロンプトに対する応答に影響を与え、より関連性が高く正確な出力を保証します。 System prompt フィールドはすべてのモデルに表示されます。 System prompt をサポートするモデルの場合、提供されたテキストは System prompt として送信されます。 システムプロンプトをサポートしていないモデルの場合、System prompt フィールドに提供されたテキストは User prompt の前に配置されます。

システム プロンプト

AI Guardrails ポリシーを Control Room 内でグローバルに有効または無効にする

管理者は、管理 > 設定 > AI AI Guardrails に移動して、クラウド ライセンスでControl RoomのAI AI Guardrails を有効にできるようになりました。

この設定を有効にすると、プロ開発者はAI Guardrailsを作成して、機密情報を保護するためのルールを適用し、責任ある AI の使用をプロモートできます。

ロールと権限を割り当てて AI Guardrails を有効にする

Azure OpenAI Grounded by AI Search を使用して基盤となる Model connections を作成するAI Agent Studio における RAG 機能のサポート

Azure OpenAI のネイティブ RAG (Retrieval -> Retrieval 拡張生成) 機能を使用して Azure AI Search インデックスから情報を取得し、より正確で関連性のある応答を得るために Grounded by AI Search Model connections を作成します。

Model connections Azure OpenAIの機能でグラウンディングされたRAGを作成します

AI Skills で AI guardrail をテスト

デプロイ前にAI Guardrailsに対してAI Skillsの信頼性と安全性をテストすることで向上させます。 この新しい機能では、選択したガードレールがプロンプトやモデルの応答に与える影響をシミュレートできます。 このアップデートは、毒性およびデータマスキングの結果を提供します。 データマスキング実行を表示 オプションをクリックすると、機密データのトークン化されたマスク値を表示できます。 ガードレールが有効な状態で、あなたの AI Skill が本番環境でどのように機能するかについて貴重な洞察を得ることができます。 AI Skills エディタ内でこの機能にアクセスし、各テストの詳細な記録のために AI Governance ログを確認してください。

AI Skillsを作成

カスタムモデル定義 - AWS Signature 認証で認証する

このリリースでは、AI Agent Studio でカスタムモデルを定義する際に AWS Signature 認証のサポートが追加されました。 この強化により、この認証方法を使用するより広範な AWS ベースの AI/ML サービスとシームレスに統合できるようになります。 新しいカスタムモデルを定義する際に、authTypeをAWS SIGNATUREに設定できるようになりました。 例えば: "authType" : "AWS_SIGNATURE_V4". これには、アクセスキーID、シークレットアクセスキー、セッションキー（任意）、リージョンといった必要な AWS 資格情報が必要となります。

例えば:

{
   "name":"Bedrock - Claude2.1",
   "description":"string",
   "version":"string",
   "authAction":{
      "authType":"AWS_SIGNATURE_V4",
      "awsSignatureV4":{
         "accessKey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_access_key"
         },
         "secretkey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_access_key"
         },
         "sessionkey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_session_key"
         }
      }
   },
   "api_type":"REST",
   "actions":[
      {
         .... 
      }
   ]
}

カスタムモデル定義

カスタムモデル定義 - 既存モデルの更新

このリリースでは、新しく導入された PUT および PATCH メソッドを使用して、既存のカスタムモデル定義を変更する機能が追加されました。 以前は、既存のカスタムモデルへの変更はサポートされていませんでした。

PUT（モデル全体を置き換える/更新する）: 既存のカスタムモデル定義を完全に置き換えるか更新するには、PUT エンドポイントを使用します。 このメソッドは、モデルの複数のプロパティを更新する必要があるときに使用されます。
PUT https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel
注: このアクションは、関連する Model connection がないカスタムモデルに制限されています。
PATCH（部分更新 - 名前と説明）: 既存のカスタムモデル定義の名前と説明のみを更新するには、PATCH エンドポイントを使用します。
PATCH https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel

両方のエンドポイントは、更新されるカスタムモデルを特定するために vendorName と modelName を必要とし、成功した実行時に更新されたモデルの詳細を含む 200 OK レスポンスを返します。

カスタムモデル定義

カスタムモデル定義 - ベンダー名でフィルタリング可能なカスタムモデル API のリスト

このリリースでは、ベンダー名でカスタムモデルのリストをフィルタリングし、特定の基準に基づいて結果をソートする機能が追加されました。

POST https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel/list
リクエスト本文:
{
   "sort":[
      {
         "field":"name",
         "direction":"asc"
      }
   ],
   "filter":{
      "operator":"and",
      "operands":[
         {
            "operator":"eq",
            "field":"name",
            "value":"CustomVendor"
         }
      ]
   }
}

AI エージェント Studio API

Azure OpenAI Grounded by AI Search を使用して基盤となる Model connections を作成するAI Agent Studio における RAG 機能のサポート

Azure OpenAI からのネイティブ RAG ((retrieval-augmented generation) 機能を使用して、Azure AI Search の企業データと大規模言語モデルを組み合わせたリッチな検索体験を構築するために Grounded by AI Search Model connections を作成します。

Model connections Azure OpenAIの機能でグラウンディングされたRAGを作成します

生成 AI モデル コール ウィジェットの紹介

新しい生成 AI モデルは、ホーム画面のAI Governanceダッシュボード内でウィジェットを呼び出し、オートメーションで使用されるトップ5の生成 AI モデルを表示します。 モデル名をクリックすると、そのモデル用に事前フィルタリングされた AI Governance イベントログに詳細が表示されます。

AI Governance ダッシュボード ウィジェットを使用する

変更内容

カスタムモデル統合の機能強化 (Service Cloud ケース ID: 02147228)

AI Agent Studio は、あなたが開発または展開したカスタム大規模言語モデル（LLM）の統合をサポートしています。 この機能には、これらのカスタムモデルの完全なライフサイクル管理のための API が含まれており、定義、取得、変更、削除を行うことができ、AI Agent Studio内で専門的な AI モデルを使用する能力を提供します。

カスタムモデル定義

Model connections作成ウィザードで役割を検索して追加

を作成中に役割を検索して追加できるようになりましたModel connections。

Model connectionsの作成および管理

親/子 Bot 実行のための強化されたAI Governanceログ

AI Governance のログは、子 Bot を起動する際に親 Bot の詳細を正確に反映することで、Bot の実行に対する可視性を向上させます。これは、生成 AI コマンドパッケージと、AI Skills を活用する自動化の両方に適用されます。 以前、ログには子 Bot の情報が表示され、不整合が生じていました。 この強化により、ログには親 Bot の ID、名前、およびフォルダパスが含まれるようになり、監査証跡が改善されます。 たとえば、親 Bot ID 103が子 Bot をトリガーした場合、ログには子 Bot の ID ではなく、正しく103が表示されます。 この改善は、AI Governance 内のプロンプトとイベントログの両方に影響を与えます。

AI Governance

AI Governance AI prompt log および Event log タブ: 新しい AI guardrail 列

新しい列 AI guardrail が AI Governance AI prompt log と Event log の画面に追加されました。 セッションの詳細やイベントには、個々のプロンプトやイベントログを開くときに新しいフィールド AI guardrail も含まれています。 この列は、各プロンプトおよびイベントに適用される特定のガードレールに関する情報を提供します。

AI prompt log | Event log

AI Governance AI prompt log の機能強化 : 新しい毒性分析と System prompt/User prompt
  1. 全体の毒性: 毒性スコアは、システムとユーザーのプロンプトの両方に対して表示されるようになりました。
  2. 応答の有害性: LLM の応答の毒性レベルも含まれており、生成されたコンテンツの評価がより良く行えるようになっています。
  3. デュアル プロンプトの表示: System prompt と User prompt の両方が今はっきりと表示されています。 これは、ユーザープロンプトとともにシステムプロンプトが導入されることで、インタラクションの文脈を明確にします。 前の プロンプト フィールドは ユーザープロンプト に名前が変更されました。
  4. モデル接続タイプ: AI prompt log は現在 モデル接続タイプ を表示しており、標準、ファインチューニング、またはさまざまなグラウンドオプションなど、モデルがどのように接続されているかを詳述しています。

AI prompt log

AI Governance Event log の機能強化 : 新しい毒性分析と System prompt/User prompt
  1. 全体の毒性: 毒性スコアは、システムとユーザーのプロンプトの両方に対して表示されるようになりました。
  2. 応答の有害性: LLM の応答の毒性レベルも含まれており、生成されたコンテンツの評価がより良く行えるようになっています。
  3. デュアル プロンプトの表示: System prompt と User prompt の両方が今はっきりと表示されています。 これは、ユーザープロンプトとともにシステムプロンプトが導入されることで、インタラクションの文脈を明確にします。 前の プロンプト フィールドは ユーザープロンプト に名前が変更されました。
  4. モデル接続タイプ: Event log は現在 モデル接続タイプ を表示しており、標準、ファインチューニング、またはさまざまなグラウンドオプションなど、モデルがどのように接続されているかを詳述しています。

Event log

修正

Anthropic Claude 2.1 および Anthropic Claude 3.5 モデルは、Amazon Bedrock でファインチューニングされたモデルとしてサポートされていないため、Amazon Bedrock のファインチューニングされたタイプ内の利用可能なモデルオプションから削除されました。 以前は、これらのモデルが Amazon Bedrock の下でタイプとしてファインチューニングを選択した際に、モデル選択で誤って表示されていました。
AI Governance ログがリアルタイムモード（有人オートメーション）で実行される API Tasks に対応していなかった問題の修正。 この制限はこのリリースで解決されました。
誤解を招くエラーメッセージの修正。このメッセージは、正確なBot AgentロギングのためにAI Governanceが更新が必要であると誤って示しています。 以前、このエラーは AI Governance セクション内、特に AI prompt log と Event log において Bot Agent バージョン 22.100.xx 以降で観察されました。
AI ガバナンス監査ログのBot Agent更新を促す通知が誤って届く問題の修正。 以前、この通知は 管理 > 設定 > AIデータ管理 > データロギング設定 設定および AI Governance ログ ( AI prompt log および Event log) に誤って表示されていました。互換性のある Bot Agent バージョン (22.60.10以降) を使用している場合でも。
を作成する際に、ap-southeast-2をリージョンとして追加できない問題の修正Model connection。 以前は、ap-southeast-2を入力しても地域が正しく追加されませんでした。

Service Cloud ケース ID: 02175254
Model connection エンタープライズ ナレッジを使用して Automation Anywhere を作成できない問題の修正。 以前は、Model connection を作成しようとすると失敗していました。

Service Cloud ケース ID: 02204046

制限事項

フォルダーをAI Guardrailsに割り当てる
  • AI Guardrails は親フォルダーにのみ割り当てることができます。 親フォルダー内の子フォルダーは、特定のガードレールの割り当てを継承したり持ったりしません。
  • 親Botが異なるフォルダーにある子 Bot を呼び出すと、親 Bot のフォルダーに関連付けられたガードレールポリシーが適用されます。
ファイルが見つかりません ガードレイル ランディング ページでのエラー:

このリリースでは、ガードレイル ランディング ページにアクセスしようとしたときに ファイルが見つかりません エラーが発生する可能性があります。 これは、ガードレールが割り当てられている任意のフォルダーに対してビューコンテンツの権限がない場合に発生します。そのガードレールがあなた自身または他のユーザーによって作成されたか、あるいはそれがあなたに直接割り当てられているかどうかに関係ありません。 この制限は、ガードレールの一般的なナビゲーションと管理を妨げます。
ホーム画面の", ":ダッシュボードタブ内で、特別な文字（例えば[*]、[?]、[+]、[=]、[&&]、[||]、[>]、[<]、[!]、[(]、[)]、[{]、[}]、[[]、[]]、[^]、[~AI Governance]、または二重引用符で囲まれた単語）を含むモデル名をクリックすると、次のスクリーンショットに似たエラーメッセージが表示されます。 この現象は、AI Governance ダッシュボード内の検索機能が現在、これらの特殊文字をサポートしていないために発生します。

特殊文字を含むモデル名をクリックしたときのエラーメッセージ

フォルダーフィールドは、ファイルプロパティ内のAI SkillまたはAI Skillテンプレートで現在意図した通りに機能していません。 この画面でフォルダーの場所を変更しても、変更が保存されるときに AI Skill または AI Skill テンプレートが指定された場所に実際に移動するわけではありません。
AI guardrailのテストはAI Skills の System prompt では利用できません

AI Skillsエディタ内のシステムプロンプトに対してAI guardrailでのテストは現在サポートされていません。 自動化内で使用され、実行時に実行されるシステムプロンプトに対して、ガードレールは正しく機能します。 これは、AI Skill 開発フェーズ中にシステムプロンプトへのガードレールの適用を直接テストできないことを意味します。 この制限は AI guardrail でのテストにのみ影響します。
AI Skill API Task ログインの問題

AI Skill のオンデマンド API Tasks によってトリガーされた実行は、AI Governance Event log への応答をログに記録しません。 AI Skillの後に少なくとも 1 秒の遅延アクションを追加しています: すべてのオンデマンド API Task 実行に対してアクションを実行することは、このログ記録の問題を解決するための現在の一時的な解決策です。


AI Skill オンデマンドでの実行ログの問題 API Tasks

インターフェースの更新

AI Guardrails
AI Guardrails にアクセスするための新しいナビゲーション メニューが導入されました。

AI Guardrailsにアクセスするための新しいナビゲーション

AI Guardrails