この記事では、エージェントフローを入力、変換、出力の3つのコア段階に分解する方法を説明します。 各段階を実装するかどうかを、非構造化(AI強化)または決定論的(コードベース)アプローチで判断する方法を学びます。
この記事では、次の方法について説明します。
- エージェントのワークフローを入力、変換、出力の段階に整理してください。
- 各段階ごとに非構造化コンポーネントと決定論コンポーネントのどちらかを選択します。
- 望ましい能力に合った要件を調整しましょう。
- 柔軟性と予測可能性のバランスを取った効果的なソリューションを設計しましょう。
このガイダンスは、コンポーネントのトレードオフを説明し、各ワークフロー段階の技術選択を導くことで、アーキテクトや開発者が堅牢なエージェントを構築するのを支援します。
エージェントのワークフローを入力、変換、出力の各段階に整理します
エージェントのワークフローは入力、変換、出力の3段階に整理できます。 各段階は、以下の表に示すように、非構造化(AI強化)コンポーネントまたは決定論的(コードベース)コンポーネントのいずれかを使用できます。
| 段階 | 動的フロー(非構造化) | 決定的フロー(構造化) |
|---|---|---|
| 入力 | 「自動車ブランドのマーケティングをしてるんだ。広告キャンペーンに使う車の写真を撮ってるんだ。」 | 最終修正日順にトップ100の作業項目を並べ替えましょう。 |
| Transform | 画像検索、画像生成など、非構造化パラメータを持つ複数のツールが使用可能でした。 | クエリ文字列は、すべてのリクエストに対してパラメータtop=x、ソートバイ=yで生成されます。 |
| アウトプット | バックエンドのデータが変わらなくても、各実行で異なる画像が生成されます。 | 必ず100件の結果を、正しい日付とソート順で取得する必要があります。 |
一部のコンポーネントは、ユーザーが好きなクライアントを選択する能力のように決定論的解決策として最も効果的に機能します。 ツールのような他のコンポーネントは、望ましい出力や分散許容度に基づく動的または決定論的な解として最適に機能するかもしれません。
ワークフローの段階を技術に合わせる
ワークフローの段階を技術選択にマッピングするには、ビジネス要件や運用上の制約を慎重に考慮する必要があります。 以下の表は、入力、変換、出力の要件をエージェントオプションにマッピングしています。
| 段階 | 非構造化オプション | 決定論的オプション |
|---|---|---|
| 入力 | 知識ベース、意味インデックス、画像、エージェント間コミュニケーション | APIプラグイン、Power Platformコネクタ、モデルコンテキストプロトコル(MCP)ツール |
| Transform | 生成的AIモデル | Power Automateのフロー、ロジックアプリ、コードベースのロジック |
| アウトプット | 宣言的エージェントを含む生成AI応答 | 適応カード、トピック、MCPツール |
注
- 変換段階と出力段階は、エージェントが入力として受け取ったデータにのみ作用できます。 リンク、テーブルヘッダー、行数、画像、ドキュメント全体のコンテキストなど、入力のフォーマットやサイズ要件を理解して、望ましい出力を生成する必要があります。
- 「ゴミを入れてゴミ出し」という原則はエージェント実装にも適用されます。 必要なメタデータが欠けている意味インデックスから切り詰められたりチャンク化されたコンテンツは、変換や出力コンポーネントの高度な技術に関わらず出力品質を低下させます。
能力評価
それぞれのアプローチは、ワークフロー段階を超えた非構造化および決定論的アプローチに対して異なるレベルのサポートを提供します。
| 段階 | 非構造化オプション | 決定論的オプション |
|---|---|---|
| 入力 | セマンティックインデックスによる宣言的エージェント、セマンティックインデックスによるカスタムエンジンエージェント | カスタムエンジンエージェント、プラグインやMCPによる宣言型エージェント |
| Transform | 宣言型エージェント、カスタムエンジンエージェント | プラグインやMCPによる宣言的エージェント、カスタムエンジンエージェント |
| アウトプット | 宣言型エージェント、カスタムエンジンエージェント | カスタム エンジン エージェント |
この能力マトリックスを活用し、各ワークフロー段階の非構造化要件と決定論的要件の組み合わせに基づいて、どのアプローチを取るべきかを判断する手助けをしてください。
詳細情報：
次のステップ
各エージェントコンポーネントの技術選択を導く要件の評価方法を学びましょう。