> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/get-started/ja/jento/agents/roboflow-agent.md). # Roboflowエージェント ## 概要 Roboflow Agent はあなたの [ワークスペース](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/key-concepts.md) また、作成、編集、実行、デバッグができます [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows)。また、これを使って [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデルにアクセスできます。ワークスペースの左サイドバーで「Agent」をクリックして Agent にアクセスできます。
### 機能 Agent は次のことができます： * 構築 [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows) 自然言語の説明からそれらを構築し、実行し、失敗を自動修正します（1ターンにつき最大3回再試行）。すべての入力モードに対応しています：画像URL、RTSPストリーム、ローカル動画、ウェブカメラ。 * 添付された画像と動画を理解します。画像または短い動画をチャットに添付、ドラッグ＆ドロップ、または貼り付けできます。Agent はメディアを分析して内容を理解し、それに基づいて Workflow を構築し、その同じメディアで Workflow を再実行して結果を検証します。 * 設定と管理 [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデル。 * リクエストに応じてデータセットを管理： [プロジェクトの学習、検証、テストの分割を再調整する](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#readjusting-train-validation-test-splits) または [プロジェクトを統合する](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/merge-datasets) を新しいものにまとめます。どちらもバックグラウンドタスクとして実行され、Activity Center で追跡できます。 * 開始する [モデルのトレーニング](https://docs.roboflow.com/models/train/train-a-model#train-from-the-agent) プロジェクトタブから実行します。「Train」ボタンを押すと、タブ内で完全なトレーニングフロー（engine、architecture、version の各ステップ）が開き、データセットのエクスポートも用意されます。 * 開いている Workflow、Rapid モデル、使用状況ビュー、プランをタブに整理できます。閉じた項目を再度開くには「+」タブを使うか、新規作成してください。フォローアップ会話では、前回のチャットの成果物が引き継がれます。 * 「Dataset」セクションのあるプロジェクトタブを開き、そこでは [プロジェクトの画像をラベリング段階ごとにグループ化する](https://docs.roboflow.com/datasets/annotate/annotate/team-collaboration#browse-labeling-work-from-the-agent) （未割り当て、アノテーション中、レビュー、データセット）。任意の画像をアノテーションエディタで開き、ジョブを次の段階へ移動し、レビュー中の画像を承認または却下できます。 * ゾーンエディタを開いて、Workflow の入力画像上に検出ゾーンを描画します。 * UI イベントに反応します：Rapid のトレーニング失敗を診断し、Workflow 実行エラーを調査し（チャット入力欄の上にある「Investigate」プロンプトから）、Rapid のソース Workflow の準備が整ったら自動的に続行します。 * ワークスペースの〜を表示する「Historical Usage」タブを開きます [Credit Usage Dashboard](/get-started/ja/purattofmu/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) 質問に一致するフィルター（期間、機能、帰属、累積/日次、クレジット/ドル）を適用します。Agent は会話が続く間、そのタブを同期し続けます。「View Billing」権限が必要です。 * 設定する [Vision Events](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events) を Workflow に追加します。モデルを実行する Workflow を作成する際、Agent は Vision Events ブロックを追加し、適切な [ユースケース](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/use-cases)を設定します。必要であれば新規作成します。 * 「Settings」セクションのあるプロジェクトタブを開き、そこで [Active Learning](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/active-learning) そのプロジェクトのオン/オフを切り替え、収集の上限と条件を編集できます。 * あなたのエッジデバイスについての質問に、〜への読み取り専用アクセスで回答します [Deployment Manager](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/enterprise/deployment-manager) のフリート、設定、テレメトリ、ログ、イベント、ストリームにアクセスできます。Deployment Manager をたどる代わりに、デバイスの状態やストリームエラーについて質問してください（例：「どのデバイスがオフラインですか？」「なぜこのストリームでエラーが出たのですか？」）。デバイスの認証情報が Agent に共有されることはありません。 ## HTTP API Agent API を使うと、Roboflow の AI エージェントと〜を通じてやり取りできます `api.roboflow.com`。自然言語の指示を送って作成や編集を行えます [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)。そして準備ができたら公開できます。明示的に公開するまで、すべての編集は下書きとして保存されます。 認証は〜経由です [API キー](https://docs.roboflow.com/reference/platform/rest-api/authenticate-with-the-rest-api)。もし [Scoped API Key](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/scoped-api-keys) をフォルダ制限付きで使用すると、agent はそのフォルダ範囲内の Workflow にのみアクセスできます。 ### チャット `POST` `/:workspace/agent/chat` AI エージェントにメッセージを送信します。agent は新しい Workflow を作成したり、既存のものを編集したり、ワークスペースについての質問に答えたりできます。Workflow の変更は下書きとして保存されます。 新しい会話を開始するか、既存の会話を継続するには、次を渡します `conversation_id`. **ヘッダー** | 名前 | 値 | | ------------ | ------------------ | | Content-Type | `application/json` | **本文**
名前型説明必須
api_key文字列Workspace API キー。true
message文字列agent への指示または質問。true
conversation_id文字列継続する既存の会話の ID。新しい会話を始める場合は省略してください。false
mode文字列agent （デフォルト）または plan。plan モードでは、agent は変更を加えずに実行内容を示します。false
**リクエスト例** ```bash curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/chat" \\ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "api_key": "'"$ROBOFLOW_API_KEY"'", "message": "車を検出して数えるワークフローを作成してください" }' ``` **レスポンス** ```json { "text": "『Car Counter』というワークフローを作成しました...", "workflows": [ { "id": "wf_abc123", "name": "Car Counter", "url": "car-counter", "specification": { ... } } ], "conversation_id": "conv_xyz789" } ``` | 項目 | 説明 | | ----------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | | `text` | agent の応答テキスト。 | | `workflows` | 今回のターンで作成または変更された Workflow。各項目には `id`, `name`, `url`、および下書きの `specification`. | | `conversation_id` | 会話 ID。会話を継続するには、後続のリクエストでこれを返してください。 | 必要なスコープ： `workflow:create` と `workflow:update`. ### ワークフローを公開する `POST` `/:workspace/agent/workflows/:workflowUrl/publish` agent によって作成または編集された Workflow の最新の下書きバージョンをデプロイします。未公開の下書きがない場合、エンドポイントは `400`. **リクエスト例** ```bash curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/workflows/car-counter/publish?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" ``` **レスポンス** ```json { "workflowId": "wf_abc123", "workflowUrl": "car-counter", "versionId": "v-1700000000", "status": "published" } ``` 必要なスコープ： `workflow:update`. ### 会話一覧 `GET` `/:workspace/agent/conversations` ワークスペース内のすべての agent 会話を返します。 **クエリ**
名前型説明必須
api_key文字列Workspace API キー。true
source文字列起点でフィルター： api または web.false
workflow文字列Workflow URL スラッグでフィルタします。この Workflow を参照する会話のみを返します。false
**リクエスト例** ```bash curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/conversations?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&source=api" ``` **レスポンス** ```json { "conversations": [ { "id": "conv_xyz789", "name": "Car Counter", "source": "api", "workflowIds": ["wf_abc123"], "created_on": "2026-05-14T20:00:00.000Z", "updated_on": "2026-05-14T20:05:00.000Z" } ] } ``` 必要なスコープ： `workflow:read`. ### 会話を取得する `GET` `/:workspace/agent/conversations/:id` すべてのメッセージを含む完全な会話を返します。 **リクエスト例** ```bash curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/agent/conversations/conv_xyz789?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" ``` **レスポンス** ```json { "id": "conv_xyz789", "name": "Car Counter", "type": "agent", "source": "api", "created_on": "2026-05-14T20:00:00.000Z", "updated_on": "2026-05-14T20:05:00.000Z", "workflowIds": ["wf_abc123"], "messages": [ { "id": "msg_1", "role": "user", "parts": [{ "type": "text", "text": "車を検出するワークフローを作成してください" }] }, { "id": "msg_2", "role": "assistant", "parts": [{ "type": "text", "text": "『...』というワークフローを作成しました" }] } ] } ``` 必要なスコープ： `workflow:read`. ### エラーレスポンス すべてのエンドポイントはエラーを次の形式で返します `{ "error": "..." }` 適切な HTTP ステータスコードとともに。 | ステータス | 意味 | | ----- | ----------------------------------------------------- | | `400` | 不正なリクエスト（不足している `message`、公開する下書きがない場合など） | | `401` | API キーがない、または無効です。 | | `402` | クレジット不足です。 | | `403` | スコープ不足、フォルダ範囲外の Workflow、またはこのワークスペースで agent 機能が無効です。 | | `404` | Workflow または会話が見つかりません。 | | `500` | サーバー内部エラーです。 | ワークスペースレベルで agent 機能が無効な場合、chat と publish のエンドポイントは `403` 次の内容で `"error_type": "AGENT_DISABLED"`.