AI Playgroundにおけるツール呼び出しエージェントのプロトタイピング
この記事では、AI Playground を使用してツールを呼び出すAI エージェント のプロトタイプを作成する方法について説明します。
AI Playground を使用して、ツールコール エージェントをすばやく作成し、ライブでチャットして動作を確認します。 次に、エージェントをエクスポートして、デプロイまたはPythonコードでのさらなる開発を行います。
コードファーストのアプローチを使用してエージェントを作成するには、「 コードで AI エージェントを作成する」を参照してください。
必要条件
ワークスペースでは、AI Playground を使用してエージェントをプロトタイプ化するために、次の機能が有効になっている必要があります。
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トークン単位の従量課金 基盤モデルまたは外部モデルのいずれか。 モデルサービング機能の可用性を参照してください
AI Playgroundにおけるツール呼び出しエージェントのプロトタイピング
ツール呼び出しエージェントのプロトタイプを作成するには:
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Playground から、 ツールの有効化 ラベルが付いたモデルを選択します。
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ツール を選択し、エージェントに提供するツールを選択します。このガイドでは、組み込みの Unity Catalog 関数 (
system.ai.python_exec) を選択します。 この機能により、エージェントは任意のPythonコードを実行できます。 エージェント ツールの作成方法については、「 AI エージェント ツール」を参照してください。
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チャットして、LLM、ツール、およびシステムプロンプトの現在の組み合わせをテストし、バリエーションを試します。
AI Playground エージェントのエクスポートとデプロイ
AI PlaygroundでAIエージェントのプロトタイプを作成した後、それをPythonノートブックにエクスポートして、モデルサービング エンドポイントにデプロイします。
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[ エクスポート ] をクリックして、AI エージェントを定義してデプロイするノートブックを生成します。
エージェント コードをエクスポートすると、ドライバー ノートブックを含むフォルダーがワークスペースに保存されます。このドライバーは、LangGraph ChatAgent を呼び出すツールを定義し、エージェントをローカルでテストし、 コードベースのログ記録を使用して登録し、エージェント フレームワークを使用して AI エージェント Mosaic AI デプロイします。
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ノートブック内のすべての TODO に対処します。
エクスポートされたコードは、AI Playground セッションとは異なる動作をする場合があります。 Databricks では、エクスポートされたノートブックを実行して、さらに反復処理とデバッグを行い、エージェントの品質を評価してから、エージェントをデプロイして他のユーザーと共有することをお勧めします。
コードでエージェントを開発する
エクスポートされたノートブックを使用して、プログラムでテストと反復処理を行います。 ノートブックを使用して、ツールの追加やエージェントのパラメーターの調整などを行います。
プログラムで開発する場合、エージェントは他の Databricks エージェント機能と互換性を持つために特定の要件を満たす必要があります。 コードファーストのアプローチを使用してエージェントを作成する方法については、「コードで AI エージェントを作成する」を参照してください