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新しい Agent はベータ機能です。
Agent の作成
Agents ページで 作成 > 最初から作成 をクリックし、Agent に名前を付けます。必要に応じて、「リサーチアシスタント」のようなロールや説明も入力します。残りはすべて 設定 で形づくります。 共有された DSL ファイルから Agent を作成するには、DSL ファイルをインポート を選択します。スキルとファイルは含まれないため、インポート後に追加してください。Agent の作成と管理には、エディター以上のロールが必要です。
能力の設定
各能力を手動で設定することも、ビルドモード で実現したいことをチャットで伝えながら構築することもできます。 設定 で指定した内容はすべて Agent の能力として保存され、以後のあらゆるタスクで使われます。これとは別に、Agent は 20 GB のストレージを備えた専用の「サンドボックス」の中で動作し、作業を進めながらコマンドの実行やファイルの操作を行います。 Agent の能力を変更できるのはここだけです。公開済みの Agent にエンドユーザーがプロンプト、スキル、ツールの変更を求めても、Agent は応じません。モデル
Agent の実行に使うチャットモデルを選びます。推論に強く、ツール呼び出しをネイティブにサポートするモデルがおすすめです。Agent は、いつ行動するか、どのツールが適しているか、結果をどう読み取るかを自分で判断する必要があるためです。Agent の出来はモデルしだいで大きく変わります。できるだけ新しいモデルを選んでください。古いモデルはサンドボックスを使いこなせないことが多く、必要な場面でもコマンド実行やツールのインストールを行わないのが典型的な症状です。
プロンプト
プロンプトでは、Agent のロールと仕事の進め方を定めます。どのように推論するか、いつツールに頼るか、何を避けるかを具体的に書いてください。 押さえておきたい項目：- ペルソナと目標：Agent が演じる役割と、達成を目指すゴール。
- 進め方：典型的なタスクで期待する手順や順序。
- ツールとファイルの使い方：それぞれを使う場面（名前を挙げて明示）。
- 出力：望む形式、長さ、トーン。
- プロンプト内で参照する：
/で参照を挿入すると、使ってほしいまさにその箇所で、Agent をその対象へ直接導けます。特定のステップが特定の対象に依存する場合に向いています。 - セクションに追加するだけ：いつ使うかは Agent 自身に判断させます。一手一手を指示するより、Agent の判断を信頼したい場合に向いています。
スキル
スキルは、Agent が特定のタスクで従う手順です。プロンプトが Agent の全体的なロールを定めるのに対し、スキルはそのタスクだけを扱います。 たとえば、サポート担当の Agent では、プロンプトであらゆる問い合わせに対応する役割を設定できます。refund-requests スキルでは、返金だけを扱います。注文を確認し、30 日以内に限って返金し、最後にヘルプセンターへのリンクを案内します。
追加 をクリックして、スキルパッケージをアップロードします。SKILL.md を含む .zip または .skill ファイルで、サイズは最大 50 MB です。スキルパッケージのフォーマットについては、Agent Skills を参照してください。
ビルドモード では、Agent にスキルを作成させることもできます。
ファイル
ファイルは、仕様書、テンプレート、ガイドラインなど、Agent が作業中に参照できるドキュメントです。スキルと違い、実行する手順ではなく、読むための資料です。 サイズ上限はファイルタイプごとに異なります。
ビルドモード では、Agent にファイルを作成させ、ここに保存させることもできます。Agent が作成して保存するファイルは、1 ファイルあたり最大 50 MB です。
ツール
ツール を持たせると、Agent はチャットの外でも行動できるようになります。ワークスペースにあるプラグイン、カスタム API、ワークフロー、MCP サーバーを利用できます。一部のツールは使用前に認証が必要です。環境変数
詳細設定 では、環境変数 を追加できます。環境変数は、Agent が作業中にサンドボックス内で読み取れるキーと値のペアです。 たとえば、Agent の複数のスキルが同じ注文システムを使うとします。在庫を確認するスキル、注文を出すスキル、レポートを取得するスキルなどです。システムのアドレスをORDER_API_URL としてここに保存すれば、どのスクリプトも同じ名前で読み取ります。テスト用システムから本番システムへ切り替えるときも、ここで値を 1 つ更新するだけで、すべてのスキルが切り替わります。
.env ファイルをインポートすれば、複数の変数を一度に追加できます。ビルドモード で Agent に設定させることもできます。
チャットによるビルド
すべてを手動で設定する代わりに、Agent にさせたいことを言葉で伝えて構築できます。チャットを進めると、Agent が自らスキル、ファイル、環境変数を設定していきます。 たとえば、最初のメッセージは次のように書けます。破棄 を選ぶと、このビルドチャットの内容はすべて失われます。設定の変更も、ファイルシステム の永続ファイルへの変更も対象です。
ファイルシステム
ビルドモードでは、Agent はサンドボックス内で実際のファイルを扱います。生成した成果物や自らインストールしたプログラムなど、作業に関わるあらゆるものです。ビルドチャット中は、右上の ファイルシステム をクリックすると閲覧できます。 ビルドチャットは Agent そのものを形づくる場です。そのため、Agent が追加したもの（作成したテンプレートやインストールしたツールなど）はデフォルトで 永続ファイル になり、以後のすべての会話とワークフロー実行のために保持されます。実質的に、これらのファイルはプロンプトやスキルと同じく、Agent のセットアップの一部です。 テスト用ファイルや一度しか使わない変換ツールのような一回限りの作業には、チャットで「このファイルは一時扱いにして」のように伝えてください。そうしたファイルは 一時ファイル に入り、このビルドチャットが終わると消去されます。 公開後の実行では、Agent が追加するものは常に一時的です。そのため、実行中に何が起きても Agent 自体が変わることはありません。ビルドノート
ビルドチャットの中で、Agent は設定した内容を「ビルドノート」（build_note.md）に記録します。このファイルは、最初に 適用 した時点で ファイル に表示されます。
ビルドノートは Agent のセットアップと一緒に保存されます。Agent は新しい会話を始めるたびにこのノートを読み込み、プロンプト と組み合わせて自らの指示とします。
適用したら、ビルドノートを開いて Agent が記録した内容を確認してください。
- 望んだ内容が揃っていれば、それで完了です。
-
記載を変えたい場合は、ビルドモードで Agent に修正させます。
Agent が更新するのは、自動生成されたビルドノートだけです。ダウンロードして再アップロードした複製はただのファイルとして扱われ、次のビルドチャットでは新しいノートが別途生成されます。
- 足りない内容があれば、プロンプト に追記します。
- 記録をいちからやり直したい場合は、ファイル でノートを削除します。
プレビュー
右側のパネルを ビルド から プレビュー に切り替えると、公開後にエンドユーザーが目にするのと同じ形で Agent を試せます。返信は整った表示になり、チャット機能が有効です。 プレビューでの対話が Agent の設定を変えることはありません。公開前の最終確認に使ってください。公開
編集内容はドラフトとして自動保存されます。Agent の準備ができたら公開して、そのバージョンを本番にします。バージョン履歴はいつでも開けるので、以前のバージョンの確認や復元もできます。バージョンを復元すると、Agent のサンドボックス内の永続ファイルも、そのバージョンの状態に戻ります。
実行の制限
- 実行時間 どのアクセスポイントから開始しても（Web アプリ、サービス API、ワークフロー）、1 回の実行は 1 時間後に停止され、未完成の返信は破棄されます。 実行が打ち切られた場合は、もう一度試すか、タスクを小さく分割してください。
- モデルリクエスト数 Agent がモデルを呼び出すたびに、1 回の実行につき 500 回の上限を消費します。推論が重く、ツールを多く使うほど早く達します。 タスクを小さく分割して、各実行を上限内に収めてみてください。
- 返信ファイル Agent が返信で送り返すファイルは、1 ファイルあたり最大 50 MB で、それを超えるファイルは届きません。
トラブルシューティング
OpenAI 互換モデルで Agent がエラーになる、またはツールを使わない
OpenAI 互換モデルで Agent がエラーになる、またはツールを使わない
OpenAI 互換エンドポイント経由のモデル（vLLM など）には、ネイティブなツール呼び出しに完全対応していないものがあります。Agent はビルドチャットでも公開後の実行でも、この機能を前提としています。ツール呼び出しをネイティブにサポートするモデルを選んでください。互換モデルでもエラーになる場合は、プロバイダーのモデル設定にある Token parameter name を確認してください。新しいモデルの一部は
max_completion_tokens を必要とし、自動判定が誤ることがあります。一部の OpenAI 公式モデルは、推論を有効にすると Chat Completions プロトコルではツールを呼び出せません。その場合は、プロバイダー資格情報の API Protocol を Responses API に変更してください。アップロードした画像で Agent がエラーになる、または画像を無視する
アップロードした画像で Agent がエラーになる、または画像を無視する
Agent のモデルがビジョンに対応しているかどうかにかかわらず、チャット機能 で画像アップロードを有効にできます。非対応のモデルでは、Agent が画像の処理でエラーになるか、画像を受け取っていないかのように返信することがあります。ビジョン対応のモデルに切り替えてください。モデル選択時に Vision タグが目印になります。
Agent が社内ネットワークのファイルやページを取得できない
Agent が社内ネットワークのファイルやページを取得できない
Agent のサンドボックスはクラウド上で動作するため、プライベートネットワーク内のホストには到達できません。公開 URL へのアクセスは可能です。社内の資料は Agent の ファイル に追加してください。