AI Agent Studio

AI Agent Studio は、AI エージェントを作成するためのローコード ワークスペースです。 AI ガバナンスと生成 AI モデルを深く理解し、これらを自動化に統合することは、AI Agent Studio を使って効果的な AI エージェントを作成するのに役立ちます。

AI Agent Studio を活用することで、オートメーション開発者は、通常は人の注意が必要となる複雑なタスクを自動化できる、強力な目標ベースの AI エージェントを構築できます。 これらのエージェントは、ビジネス システム全体を推論し、作業を完了し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

つまり、AI Agent Studio で作成された AI エージェントは、代替製品についての提案、文書からの情報の抽出、ワークフローの規則遵守の確認、信用スコアの算出、顧客の質問への回答、財務データの分析など、さまざまな仕事をこなすことができます。

AI Agent Studio を使用すると、AI エージェントで再利用可能なスキルを作成できます。 例えば、カスタマー サービス チームをサポートする AI エージェントには、問い合わせの優先順位を分類したり、在庫管理システムを更新したりするスキルが備えられています。 AI のスキルを組み合わせることで、AI エージェントが考え、意思決定を行い、新しい状況に適応し、常に人がいなくてもタスクを遂行することが可能になります。

はい、AI Agent Studio はカスタム AI モデルとサードパーティの AI プラットフォームとの統合をサポートしています。 これにより、開発者は AWS、Google Cloud、Microsoft Azure OpenAI などの主要なクラウド プラットフォームの基盤モデルから始めることができます。 開発者は、自分の AI モデルをプラットフォームに統合することもでき、企業のニーズに合わせて柔軟に対応できます。

AI Agent Studio で作成された AI エージェントは、自動化されたワークフローに統合できるすべてのデータを処理できます。 それらは、文書からのテキスト データ、財務記録、カスタマー サービスへの問い合わせ、コンプライアンス情報など、構造化データと非構造化データの両方を処理するように設計されています。

はい、AI Agent Studio では、異なる人々やチームが AI エージェントを作成する際に協力して作業することができます。 AI Agent Studio にはさまざまなツールと機能が備えられており、複数のユーザーがともに AI エージェントを構築、管理、改善できるため、誰でも簡単に協力して作業することができます。

通常、AI エージェントの最初のバージョンを数日で作成できます。 ただし、AI Agent Studio で AI エージェントを作成するのにかかる時間は、エージェントの複雑さやプロジェクトの具体的なニーズによって異なるので注意が必要です。 AI Agent Studio にはローコード ツールとテンプレートが備えられているため、AI エージェントの迅速な構築が可能です。

AI ガードレールは、オートメーション・エニウェアの AI Agent Studio に組み込まれた安全性とガバナンスのレイヤーです。 AI の行動が安全で、コンプライアンスに準拠し、ポリシーに沿うように、危険な行動を事前にブロックします。

ガードレールはリアルタイムで重要な安全チェックを実行できます。 例えば、ユーザーのプロンプトに含まれる PII (個人識別情報) や PCI 情報 (クレジットカード情報) などの言語の有害性を分析して有害なリクエストが LLM に届く前にブロックしたり、モデルが生成した不適切な応答を、ユーザーが見る前にブロックしたりすることもできます。 これらのすべてのアクションは、ガバナンスとコンプライアンスのための完全な監査証跡を提供するために記録されます。

インライン インターセプション メカニズムを使うことで、AI ガードレールは自社の独自の AI 利用ポリシーを定義し、強制的に適用できるようにします。 コンテンツの監視、フィルタリング、ブロックを積極的に行うこのアプローチは、安全性を高め、規制遵守を支援し、リスクを未然に防ぐことで、最終的に AI システムへの信頼性を高めることになります。

出典: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-guardrail.html

すべての意志決定、行動、そして AI エージェントによる応答は自動的に記録・追跡されます。 AI Agent Studio の AI ガバナンス機能により、各エージェントが何を、いつ、なぜ行ったのかがすべて記録されたアクティビティ ログを確認できます。

実行されるすべての自動化について、AI ガバナンスは 2 つの主要なログに詳細な情報を記録します。 AI プロンプト ログは、各セッションの統合された概要を提供し、ユーザー、自動化名、モデルに送信されたプロンプトの全文、およびモデルから返された応答の全文を記録します。 イベント ログは、より詳細で段階的な視点で、モデル接続の確立や AI スキルのトリガーなど、特定のイベントのステータス (成功または失敗) を追跡します。

この包括的なログ記録により、AI の動作を深く追跡できるようになります。 適切な権限を持つユーザーは、一意のセッション ID を使用して任意のセッションを詳細に分析し、適用された AI ガードレールの種類や、プロンプトと応答の両方の有害性スコアを含む、個々のモデルとのやり取りを調査できます。 このデータは外部セキュリティ (SIEM) プラットフォームにもエクスポートできるため、ポリシーの遵守状況を積極的に監視したり、すべての AI 活動の防御可能な記録を維持することができます。

出典: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-gov-overview.html

AI スキルは再利用可能でモジュール式のコンポーネントのことであり、複雑なコードを書かずに、AI を活用したアクションを自動化に追加できます。 これらのスキルは主要な AI モデルと連携し、テキストの要約、メールの分類、データの抽出などの作業を行います。

例えば、開発者は、顧客から受信したメールを感情分析して分類するなどの特定のビジネス ニーズに合わせた AI スキルを作成できます。 そのスキルが公開されると、市民開発者はそれを簡単に見つけて、自分の自動化に組み込むことができます。そして、メールを適切な部署に振り分ける処理を、複雑な AI 関連のコードを書くことなく実現できます。

AI スキルの主なメリットは、再利用性と幅広い接続性です。 ひとつのスキルは、さまざまな自動化で一貫して使うことができるため、開発時間を節約できます。 スキルは、Google Vertex AI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock などのプロバイダーが提供する幅広いモデルと接続でき、さらに、自社の独自の知識ベースと紐付けることで、より正確で文脈に合った応答を提供することができます。

出典: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-skills.html

いいえ、AI Agent Studio は独自のモデルをホストしていません。 代わりに、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、OpenAI などのベンダーの主要な基盤モデルに安全に接続できます。

現在、オートメーション・エニウェアは、Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、OpenAI などのハイパースケーラー ベンダーによる標準モデル、微調整済みモデル、RAG 基盤モデルをサポートしています。 各ベンダーのサポートされる標準モデルおよび微調整済みモデルは次のとおりです。

• Amazon Bedrock: anthropic.claude-v2:1、amazon.titan-text-express-v1、amazon.titan-text-lite-v1、Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• Google Vertex AI: text-unicorn、text-bison、text-bison-32k、gemini-1.0-pro、Gemini 1.5 Flash、Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• Azure OpenAI: gpt-4、gpt-4-32k、gpt-35-turbo、gpt-35-turbo-16k、GPT-4o、GPT-4o mini
• OpenAI: gpt-4、gpt-4-turbo-preview、gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-16k、GPT-4o、GPT-4o mini

各ベンダーでサポートされているRAG モデルは次のとおりです。

• Amazon Bedrock: Amazon Titan Text Premier、Anthropic Claude v2.1、Anthropic Claude Instant v1、Anthropic Claude v2.0、Anthropic Claude 3 Sonnet v1、Anthropic Claude 3 Haiku v1
• Google Vertex AI: Gemini 1.0 Pro 1、Gemini 1.0 Pro 2、Gemini 1.5 Flash 1
• オートメーション・エニウェア: Enterprise Knowledge がサポートするすべての基盤モデルをサポートします。

出典: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-studio-faq.html

グラウンディングされたモデルとは、AI Agent Studio 内で自社のデータに基づいて回答を提供する AI モデルのことです。 これらのモデルは検索拡張生成 (RAG) と呼ばれる技術を使用して、Amazon Knowledge Base や Google Data Store に保存されている文書などの信頼できる情報源を検索し、情報を取得してから応答を生成します。

例えば、異なる年の税制に関する PDF などの会社の内部文書を使って知識ベースを作成することができます。 グラウンディングされたモデルを使用して、「2024 年の贈与税の非課税限度額はいくらか?」といった質問をすると、システムはまず関連する文書を取得し、その特定の情報を使用して正確な答えを作成します。

グラウンディングによって、AI は提供されたデータに基づいて回答するように強制されるため、誤った回答や「ハルシネーション (事実に基づかない回答)」を防ぐことができます。 透明性を確保するために、モデルの応答には、出典が含まれています。出典には、使用された元の文書の正確な情報の断片 (チャンク) が示されており、各回答の正確性を簡単に確認することができます。

出典: https://docs.automationanywhere.com/bundle/enterprise-v2019/page/ai-tools-create-aiskills-with-aws-rag-mc.html