AgentKit vs Actions: OpenAIのエージェントビルダー実践ガイド

正直なところ、私たちはチャットができるAIにはすっかり慣れてしまいました。しかし、今、会話の焦点はもっと興味深いもの、つまり物事をこなせるAIへと移りつつあります。カレンダーを管理したり、顧客の返金を処理したり、初期のサポートチケットを人の手を借りずに処理したりできるAIアシスタントに、本当の興奮が巻き起こっているのです。

OpenAIは最近、AgentKitという新しいツールキットを発表し、この分野に参入しました。これは、誰もがこうしたアクション指向のエージェントを簡単に構築できるようにすることを目的としています。その約束は、自律的に機能するAIアシスタントを、洗練されたビジュアルな方法で作成できるということです。

しかし、この話題の裏にある本当のところはどうなのでしょうか？このガイドでは、AgentKitについて、率直で実践的な視点から解説します。AgentKitとは何か、AIが「アクション」を実行するのにどのように役立つのかを解き明かし、特にカスタマーサポートのような現実世界のビジネスタスクを自動化しようとしているチームにとって、その長所と短所を正直に見ていきます。

中核概念：AgentKitと「アクション」の比較

ツール自体に飛び込む前に、基本的な考え方を整理しておきましょう。「アクション」とは一体何で、AgentKitはどのようにそれに適合するのでしょうか？

AIの「アクション」とは？

簡単に言えば、「アクション」とは、AIがテキストを吐き出すだけでなく、実行するあらゆるタスクのことです。AIが何かを行う方法を教えることと、AIがそれを実行することの違いだと考えてください。

典型的なビジネスで遭遇する例をいくつか挙げます：

• Shopifyで顧客の注文状況を調べる。

• CRMで連絡先の情報を更新する。

• Zendeskで新しいサポートチケットを作成する。

• 受信メールの内容に基づいてタグ付けする。

これらのアクションは、チャットボットを単純なQ&Aボットから、実際にチームの作業負荷を軽減できる真に役立つアシスタントへとアップグレードするものです。

AgentKitとは？

AgentKitは、そうした種類のアクションを実行できるAIエージェントを組み立て、テストし、ローンチするためのOpenAIのツールキットです。これは単一のものではなく、連携して動作するパーツの集合体です：

• エージェントビルダー： エージェントのロジックとワークフローを設計するビジュアルキャンバス。

• ChatKit： 人々がエージェントと対話できるように埋め込み可能なチャットインターフェース。

• ガードレールと評価： エージェントが適切に振る舞い、正しく仕事をするようにするためのツール。

他のいくつかの企業も、自社の内部ツールに「AgentKit」という名前を使用していることにも触れておく価値があります（コンサルティング会社のBCG Xなど）。この記事では、OpenAIの公式製品についてのみ話しています。

ビジュアルビルダーの仕組み

エージェントビルダーはAgentKitの中核です。ここでエージェントの「脳」を設計し、A地点からB地点へ到達するために使用するロジックを定義します。

ドラッグ＆ドロップ式のキャンバス

フローチャートツールやCanvaのようなものを使ったことがあるなら、エージェントビルダーはかなり馴染み深く感じるでしょう。これは、「ノード」と呼ばれるさまざまな構成要素を接続してワークフローを描き出すビジュアルな空間です。

主に扱うことになる主要なノードタイプは以下の通りです：

• エージェント： 思考し、決定を下す主要な言語モデル。

• ツール： エージェントが外部世界と対話できるようにするコネクタ。アップロードしたドキュメントを検索したり、外部アプリやサービスに接続したりすることができます。

• ロジック： 「If/Else」のようなノードで、何が起こっているかに基づいてエージェントがたどるさまざまなパスを作成できます。

これらのノードをつなぎ合わせて、ステップバイステップのプロセスを作成します。ユーザーのリクエストが届くと、それがエージェントノードにヒットして理解され、次にツールノードがトリガーされてデータを取得する、といった具合です。このビジュアルな設定は、すべてのロジックをコードで書くよりも直感的であることを意図しています。

厳格なワークフローの欠点

ビジュアルビルダーは表面的には素晴らしく見えますが、その最大の弱点は、すべてが厳格で順次的な順序で発生しなければならないことです。エージェントは複数のツールを賢く自ら選択することはできず、すべての決定パスを「if/else」ノードを使って手動でマッピングする必要があります。

単純な一回限りのタスクであれば、それで全く問題ありません。しかし、ロジックが少しでも複雑になると、事態は厄介になる可能性があります。注文状況を確認し、次に在庫を確認し、商品が在庫切れの場合は代替品を提案するというワークフローを想像してみてください。キャンバスはすぐに枝分かれと接続の絡み合った網のようになってしまいます。この設計では、考えられるすべてのシナリオを事前に考え、マッピングする責任がすべてあなたにかかってきます。

ビジュアルビルダーは単純なフローには便利ですが、複雑なサポートロジックをこの方法で管理しようとすると、本当に頭が痛くなります。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームでは、はるかにシンプルなルールエンジンで強力な自動化を設定できます。複雑なフローチャートで迷子になることなく、どのチケットを自動化し、どれを人間に回すべきかを正確に定義できます。

エンタープライズサポートチームにとっての限界

AgentKitは非常に興味深い技術ですが、実際の顧客を相手に使いたいチームにとっては、現実世界での使用を困難にするいくつかの大きなギャップがあります。

ベンダーロックイン：重要な問題

まず第一に、AgentKitはOpenAIのモデル（GPT-4など）でのみ動作します。推論能力が必要な場合にAnthropicのClaudeのような別のモデルに交換したり、コストを節約するためにより安価なオープンソースの代替品に切り替えたりすることはできません。

この種のベンダーロックインは、実際のビジネスに影響を及ぼします。あなたはOpenAIの価格設定、パフォーマンス、そして彼らが次に何を決定するかに完全に縛られます。もし他社からより良く、より安く、より専門的なモデルが登場した場合、新しいプラットフォームでエージェント全体をゼロから再構築しない限り、あなたは運が尽きてしまいます。急速に変化するAIの世界では、これはかなり大きなリスクです。

機能	AgentKit	eesel AI
モデルの柔軟性	OpenAIモデルのみ（GPT-4）	あらゆるモデルに対応（OpenAI, Claude, オープンソース）
ベンダーへの依存度	高（OpenAIのロードマップと価格に縛られる）	低（プラットフォーム非依存）
将来性	低（完全な再構築が必要になるリスク）	高（新しくより優れたモデルに適応可能）

知識のギャップ

エージェントの賢さは、アクセスできる情報に依存します。AgentKitは主に手動でアップロードする必要があるファイルから学習します。会社のヘルプセンター、社内Wiki、プロジェクトボードなど、常に変化する知識ソースと自動的に同期する組み込みの方法がありません。

これにより、膨大な量の維持管理作業が発生します。ヘルプ記事が更新されたり、ポリシーが変更されたり、新しい製品仕様が追加されたりするたびに、誰かがAgentKitに入って新しいドキュメントをアップロードすることを覚えていなければなりません。もし忘れてしまえば、エージェントは間違った情報を与え始めます。これは失敗への序章です。

さらに重要なことに、AgentKitはどこから情報を得たのかを伝えずに答えを返します。カスタマーサポートにとって、これは致命的です。引用元がなければ、顧客も人間のエージェントも情報を再確認することができません。これは信頼を損ない、正確性が最優先されるいかなる状況においても使用不能にします。

ここで、専用ツールの真価が発揮されます。eesel AIは、まさにこの問題を解決するために設計されました。ZendeskやIntercomのようなヘルプデスクから、Confluenceのような社内Wikiまで、すべてのソースと即時かつ継続的に同期することで、会社の知識を統合します。さらに、チームの過去のチケット解決履歴からも学習し、知識が常に新鮮で適切であることを保証します。

セキュリティと展開に関する懸念

誰もがエージェントを簡単に構築できるようにすることは素晴らしいことですが、それはまた、管理されていない数十のエージェントが乱立したり、新たなセキュリティ脆弱性を生み出したりするといった新しいリスクへの扉も開きます。AIを顧客や会社のデータに触れさせる前に、それが適切に振る舞うことを100％確信する必要があります。

エージェントがどのように機能するかをテストし、シミュレーションする確固たる方法がなければ、基本的には推測するしかありません。一度の悪い対話や一つの間違ったアクションが、顧客の信頼と会社の評判に深刻なダメージを与える可能性があります。

これが、真剣なチームにとって強力なシミュレーションモードが必須である理由です。何かを有効にする前に、eesel AIでは、過去の何千ものチケットでAIエージェントをテストできます。これにより、エージェントがどのように機能し、解決率がどのくらいになるかを明確に把握できるため、問題点を特定し、完全な自信を持ってローンチすることができます。

価格設定と開発者体験

機能的な限界を超えて、支払い方法と開発者向けのワークフローは、新しいプラットフォームに飛びつく前に考えるべきもう2つの点です。

価格設定の仕組み

AgentKitには独自の価格設定はありません。代わりに、そのコストはOpenAI APIの使用量に直接連動しています。エージェントが使用する入力および出力トークンに対して請求され、さらにファイルストレージなどの料金が加算されます。

この従量課金モデルでは、月々のコストを予測することが非常に困難になる可能性があります。顧客からの問い合わせが急増すると、驚くほど高額な請求書が届く可能性があり、サポートチームの予算編成が難しくなります。

OpenAIのAgentKitの従量課金制の価格モデルを示すスクリーンショット。コストが予測不能になる可能性があることを示している。

予算の予測可能性を必要とするビジネスにとって、これは深刻な問題になり得ます。比較として、eesel AIは、解決ごとのサプライズ料金なしで、明確で予測可能な料金プランを提供しているため、毎月支払う金額を正確に把握できます。

ビジュアルからコードへの一方通行

AgentKitはPythonとTypeScript用のSDKを提供しており、これはよりきめ細かい制御を求める開発者にとっては素晴らしいことに聞こえます。問題は、ビジュアルビルダーとコードの間の接続が一方通行であることです。キャンバスで構築したワークフローをコードにエクスポートすることはできますが、コードの変更をビジュアルエディタに戻すことはできません。

さらに悪いことに、このエクスポート機能は、エージェントに実際のアクションを取らせるための主要な方法である外部ツールへの接続を追加した瞬間に完全に無効になります。

これにより、ビジュアルビルダーを使用する非技術者とコードで作業する開発者の間に大きな断絶が生まれます。プロダクトマネージャーが何かをモックアップしてエンジニアに仕上げを依頼することも、エンジニアが複雑なワークフローをステークホルダーにシンプルで視覚的な方法で示すこともできません。この分断された体験は、チームが効果的に協力することをほぼ不可能にします。

結論：AgentKitはあなたに適しているか？

すべてを並べてみると、AgentKitが野心的なツールであることは明らかですが、いくつかの重大な制約が伴います。

AgentKitが適している可能性のあるケース：

• すでにOpenAIエコシステムに深く関わっている開発者やチーム。

• 洗練された、すぐに埋め込み可能なチャットインターフェースを持つことが最も重要なプロジェクト。

• 複雑なロジックや異なるAIモデルを使用する柔軟性を必要としない、シンプルで straightforward なエージェントワークフローの構築。

AgentKitがおそらく適していないケース：

• エンタープライズサポートチームで、常に更新される多くの異なるソースから情報を引き出す必要がある場合。

• コンプライアンスや信頼性のために監査証跡や引用元が必要なあらゆる状況。

• 予測可能な価格設定と、多くの技術的支援なしで自己管理できるセットアップを必要とするチーム。

より良い方法：エンタープライズ対応のAIエージェントを数分で構築

AgentKitのビジュアルビルダーは、AIエージェントをよりアクセスしやすくするための一歩ですが、その厳格な構造、手動での知識更新への依存、そしてエンタープライズレベルの機能の欠如は、現実世界のビジネス利用には厳しいものがあります。部品は提供してくれますが、統合、メンテナンス、安全性といった最も困難な問題の解決はあなたに委ねられています。

既存のツールとスムーズに連携し、自社の知識から学習し、すぐに価値を提供し始める自律型AIエージェントを立ち上げたいのであれば、eesel AIを無料でお試しください。完全なコントロール、統一され自己更新する知識、リスクのないシミュレーションを、理にかなった価格設定で提供するプラットフォームを数分で稼働させることができます。