> 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/roboflow-agent.md). # Roboflow Agent WorkflowsとRapidモデルを構築、実行、デバッグするアプリ内Roboflow Agentと、そのHTTPチャットAPI。 ## 概要 Roboflow Agent はあなたの [ワークスペースにアクセスでき、](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/key-concepts.md) ワークフローを作成、編集、実行、デバッグできます。 [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows)。また、 [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデルの設定にも使用できます。ワークスペースの左サイドバーで「Agent」をクリックしてアクセスします。
### 機能 Agent は以下に対応できます： * [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows)：プレーンな説明文から作成し、画像、RTSP ストリーム、動画、ブラウザのウェブカメラ、またはスマートフォンのカメラで実行できます。動画の一部だけを実行し、ライブプレビューを確認し、失敗を自動修正し、実行エラーを調査し、検出ゾーンを描画することもできます。カメラを追加するには、Agent に案内されたときに「Webcam」「Network Streams」「Phone」を選択します。ウェブカメラまたはスマートフォンのストリームは、ブラウザセッションが終了すると停止します。 * 添付メディア：チャットに追加した画像や MP4 / MOV 動画を分析し、それらを使ってワークフローを作成・検証します。 * 画像生成：まだ写真がない場合でも、テキストの説明から 1〜10 枚の画像を作成します。Agent は生成を依頼したときに開始します。見積もりが必要な場合は、まず価格を尋ねてください。各画像はあなたの [アセットライブラリ](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/asset-library.md)に保存され、保存された画像に対してのみ料金が発生します。Agent はあなた自身の画像を参照として使用できません。 * [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデル：トレーニングの設定、管理、障害の診断。 * プロジェクト： [プロジェクトを作成](https://docs.roboflow.com/datasets/create-and-upload/create-a-project#create-a-project-from-the-agent)、開始 [モデルのトレーニング](https://docs.roboflow.com/models/train/train-a-model#train-from-the-agent), [分割の再バランス](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#readjusting-train-validation-test-splits)、および [プロジェクトの統合](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/merge-datasets). * Universe データセット：で公開データセットを見つける [Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe)、比較し、 [データセット全体または指定枚数の画像をコピーして](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/fork-a-universe-dataset#roboflow-agent) プロジェクトに取り込みます。Agent が何かをコピーする前に、チャットでソース、画像枚数、クラス変更について合意します。 * データセット： [ラベリング段階ごとに画像を閲覧](https://docs.roboflow.com/datasets/annotate/annotate/team-collaboration#browse-labeling-work-from-the-agent), [ワークスペースの画像をモデルに追加してラベリングを開始](https://docs.roboflow.com/datasets/annotate/annotate/team-collaboration#add-images-and-start-annotating)、バッチをレビューに送るか編集用に戻し、Review で画像を承認または却下し（ジョブと画像枚数を確認した後）、画像をデータセットに取り込み、作業を未割り当てに戻します。 * [バッチ処理](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing)：アセットライブラリ内の画像に対して公開済みワークフローを実行し、チャットで新しいジョブを設定し、ジョブ一覧を表示し、1件のステータスを報告します。 * [アクティブラーニング](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/active-learning)：プロジェクトごとに収集をオンまたはオフにし、その制限と条件を編集します。 * [Vision Events](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events)：ワークフローにブロックを追加し、 [イベントデータについて質問に答え、](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events)、 [サマリーレポートをスケジュールします](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/summary-reports). * 利用状況：あなたの [クレジット使用ダッシュボード](/get-started/ja/purattofmu/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) を、質問に一致するフィルター付きで表示します。 * エッジデバイス：あなたの [デプロイメントマネージャー](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/enterprise/deployment-manager) のフリート、テレメトリ、ログ、ストリームに読み取り専用でアクセスして質問に答えます。 * タブ：開いているワークフロー、モデル、プロジェクト、利用状況ビューを整理します。ドラッグして並べ替え、閉じた項目を再度開くか、「+」タブから新規作成できます。 ### バックグラウンドタスク Agent が開始した長時間ジョブは、チャット中も実行され続けます。モデルのトレーニング、Universe データセットのコピー、自動ラベリング、データセットバージョン生成、プロジェクトの統合、クラスの再マッピング、分割の再バランス、バッチ処理ジョブなどです。チャットボックスの上にあるピルで実行中の件数が表示されます。それをクリックするか、左メニューの「Background Tasks」をクリックすると、「Running」と「Finished」に分かれて一覧表示されるパネルが開きます。タスクをクリックすると、そのタスクが作成したページが開きます。 タブを閉じて後で戻ってきても、タスクが完了すると Agent はチャットで知らせます。ここに表示されるのは会話の中から開始されたジョブのみです。アプリの別の場所や API 経由で開始したトレーニングは表示されず、その場合は代わりに Activity Center で追跡します。 ### ワークスペース LLM キー 自分の OpenAI または Azure OpenAI キーで Agent を実行できるため、データが Roboflow の LLM キーを経由しません。これは、ワークフローエディターのアシスタント、カスタムブロックのアシスタント、および Agent API にも適用されます。 {% hint style="info" %} この機能は Roboflow 側であなたのワークスペースに対して有効化する必要があります。必要な場合はアカウントチームに連絡してください。EU リージョンでは利用できません。 {% endhint %} 1. ワークスペース設定で「Third Party Keys」をクリックします。 2. OpenAI API キー、または Azure OpenAI の「Resource Name」と「Azure OpenAI API Key」を追加します。 3. 「Workspace LLM Keys」で「Provider」と「Model」を選択します。Azure OpenAI の場合は、さらに「Deployment Name」と「Model Behind This Deployment」も入力します。 4. 「Test Connection」をクリックします。 5. 「Enforce Workspace LLM Keys」をオンにしてから、「Save」をクリックします。 これをオンにすると、すべてのリクエストはあなたのキーを使用します。キーが失敗した場合、リクエストはエラーで停止し、Roboflow のキーにフォールバックすることはありません。Workflow の OpenAI および Gemini ブロックはワークスペースのキーで実行され、使用できない AI 機能（例：その他の LLM ブロック）はオフになります。会話トレースは記録されず、LLM のコストはクレジットとして請求されません。 「Enforce Workspace LLM Keys」がオンの間は画像生成が無効になります。 Azure OpenAI を使用する場合でも、Workflow の OpenAI ブロックには「Third Party Keys」内の OpenAI API キーが必要です。これがないと、Agent は OpenAI ブロックをワークフローに追加できません。 {% hint style="info" %} Agent は選択したモデルで動作するため、Roboflow のキーで動作する場合とは異なる挙動をすることがあります。モデルの対応状況によって、タスクの動作や結果が異なる場合があります。 {% endhint %} ## HTTP API Agent API を使うと、 `api.roboflow.com`を通じて Roboflow AI エージェントとやり取りできます。自然言語の指示を送って [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)を作成または編集し、準備ができたら公開できます。すべての編集は、明示的に公開するまで下書きとして保存されます。 認証は [API キー](https://docs.roboflow.com/reference/platform/rest-api/authenticate-with-the-rest-api)で行います。 [スコープ付き API キー](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/scoped-api-keys) でフォルダー制限がある場合、エージェントはそのフォルダースコープ内のワークフローとモデルにのみアクセスでき、フォルダー外のプロジェクトは表示されません。エージェントにワークスペースのモデル一覧を尋ねても、呼び出し元がすでに閲覧できるモデルのみが返されます。 ### チャット エージェントにメッセージを送信します。新しい会話を開始するか、 `conversation_id`. {% openapi src="/files/8a54e6ff076fb3a16ed8efea3adc214ee711d1cd" path="/{workspace}/agent/chat" method="post" %} [agent-api.yaml](https://2537277549-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media) {% endopenapi %} ### で渡して既存の会話を続行します。 エージェントが作成または編集したワークフローの最新下書きをデプロイします。 {% openapi src="/files/8a54e6ff076fb3a16ed8efea3adc214ee711d1cd" path="/{workspace}/agent/workflows/{workflowUrl}/publish" method="post" %} [agent-api.yaml](https://2537277549-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media) {% endopenapi %} ### 会話一覧 {% openapi src="/files/8a54e6ff076fb3a16ed8efea3adc214ee711d1cd" path="/{workspace}/agent/conversations" method="get" %} [agent-api.yaml](https://2537277549-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media) {% endopenapi %} ### 会話を取得 {% openapi src="/files/8a54e6ff076fb3a16ed8efea3adc214ee711d1cd" path="/{workspace}/agent/conversations/{id}" method="get" %} [agent-api.yaml](https://2537277549-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media) {% endopenapi %} ## MCP サーバー AI エージェントを [MCP サーバー](/get-started/ja/jento/mcp-server.md) に接続すると、次のツールを使って Roboflow Agent に作業を委任できます：
ツール説明
agent_chatRoboflow AI エージェントとチャットします。
agent_chat_resultまだ実行中だった処理の結果を取得します。
agent_conversations_listワークスペース内のエージェント会話を一覧表示します。
agent_conversation_getメッセージ履歴付きで 1 件の会話を取得します。
agent_workflow_publishエージェントが編集した最新のワークフロー下書きを公開します。