> 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

## 概要

Roboflow Agent はあなたの [ワークスペース](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/key-concepts.md) 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、これを使って [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデルを設定できます。ワークスペース左側のサイドバーで「Agent」をクリックして、Agent にアクセスしてください。

<figure><img src="/files/0ac54c29ffaa3fe6e2a5481f2a39635a9960f7ff" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 機能

エージェント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、失敗を自動修復します。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。
* 実行中に動画プレビューを確認できます。プレビューの起動中やストリームが終了・失敗したときは、エージェントが知らせます。ウェブカメラと RTSP のプレビューでは、直近約 2.5 分間の結果を保持するため、ストリームを止めなくても何を見たか尋ねられます。
* 添付された画像や動画を理解します。画像や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。エージェントはメディアを解析して内容を把握し、それに基づいてワークフローを構築したうえで、同じメディアでワークフローを再実行して結果を検証します。動画は MP4 または MOV 形式で、100 MB 未満である必要があります。画像は 15 MB 未満である必要があります。添付した動画は、アップロードされた他の動画と同様にワークスペースに保存されるため、後で見つけて削除できます。
* 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します: [プロジェクトの train、validation、test の分割を再バランスする](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#readjusting-train-validation-test-splits) または [プロジェクトを結合する](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/merge-datasets) 新しいものに。どちらもバックグラウンドタスクとして実行され、次で追跡できます: [バックグラウンドタスク](#background-tasks) パネル。
* [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) 「+」タブから行います。「Create a New Asset」ページで「New Model」をクリックし、プロジェクトタイプを選んで、残りのフォームを入力します。作成されると、そのタブは新しいプロジェクトに変わります。
* 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) プロジェクトタブから実行します。「Train」ボタンを押すと、そのタブ内で完全なトレーニングフロー（エンジン、アーキテクチャ、バージョンの手順）が開き、データセットのエクスポートも準備されます。
* 開いているワークフロー、Rapid モデル、使用状況ビュー、プロジェクト、プランをタブに整理できます。タブをドラッグして並び替えられます。「+」タブを使って閉じた項目を再度開いたり、新規作成したりできます。フォローアップの会話は、前のチャットの成果物を引き継ぎます。
* 「+」タブからモデルの1つを開きます。「Recents」から選ぶか、検索してワークスペース内のすべてのモデルを表示できます。モデルは会話に紐づいたままなので、再読み込み後も再度開かれます。
* 「Dataset」セクションを持つプロジェクトタブを開くと [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します](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）。アノテーションエディタで任意の画像を開き、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します。
* ゾーンエディタを開いて、ワークフローの入力画像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、ワークフロー実行エラーを調査し（チャット入力欄の上にある「Investigate」プロンプトを使用）、Rapid ソースワークフローの準備ができたら自動的に続行します。
* あなたのワークスペースの「Historical Usage」タブを開き、 [クレジット使用状況ダッシュボード](/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。会話が続いても、エージェントがそのタブを同期し続けます。「View Billing」権限が必要です。
* 設定 [Vision Events](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events) ワークフロー内で設定します。モデルを実行するワークフローを作成すると、エージェントは 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」セクションを持つプロジェクトタブを開くと、 [Active Learning](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/active-learning) そのプロジェクトのオン/オフを切り替えたり、収集の上限と条件を編集したりできます。
* あなたの [Vision Events](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events) データ（例: 「先週の失敗は何件？」「どのカメラが最も欠陥を出しますか？」）。エージェントはイベントを集計し、時間経過に伴う成功率と失敗率を追跡し、数値フィールドの合計、平均、最小、最大、または一意な値の数を求めることができます。合計は、あなたの [ユースケース](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/use-cases) レコードの任意のフィールドでグループ化でき、カスタムメタデータも含まれます。また、日別または週別にバケット化できます（バケットは UTC を使用します）。質問がワークスペースの [保持期間](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events#data-retention)を超える場合、エージェントは0と答える代わりに、照会できる最も早い日付を知らせます。「View Vision Events」権限が必要です。参照: [イベントを照会](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events).
* Vision Events を下書き、プレビュー、スケジュール設定する [サマリーレポート](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/summary-reports) 欲しい要約の平易な説明から作成します（例: 「ラインごとの成功数と失敗数をまとめた、毎週金曜朝のダイジェスト」）。エージェントはイベントが実際に送信するフィールドからレポートを作成し、実データのプレビューを表示し、すぐに、または指定したスケジュールでメール送信できます。
* 読み取り専用アクセスであなたのエッジデバイスについて質問に答えます。 [Deployment Manager](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/enterprise/deployment-manager) 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 を操作する代わりに、デバイスの状態やストリームのエラーについて質問できます（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エージェントと共有されることはありません。

### バックグラウンドタスク

エージェント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、自動ラベリング、データセットバージョンの生成、プロジェクトの結合、クラスの再マッピング、分割の再調整です。チャットボックス上のピル型表示で実行中の件数を確認できます。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、タスク一覧パネルが開き、「Running」と「Finished」に分かれて表示されます。タスクをクリックすると、そのタスクが作成したページを開けます。

タスクが完了すると、タブを閉じて後で戻ってきた場合でも、エージェントが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 から開始したトレーニングは表示されず、代わりに Activity Center で追跡します。

## HTTP API

Agent API を使うと、Roboflow AI エージェントと次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、 [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)を作成または編集できます。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。

認証は次を介して行います [APIキー](https://docs.roboflow.com/reference/platform/rest-api/authenticate-with-the-rest-api)。もし [スコープ付きAPIキー](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/scoped-api-keys) をフォルダ制限付きで使用する場合、エージェントはそのフォルダスコープ内のワークフローのみにアクセスできます。

### チャット

<mark style="color:緑;">`POST`</mark> `/:workspace/agent/chat`

AIエージェントにメッセージを送信します。エージェントは新しいワークフローを作成し、既存のワークフローを編集し、ワークスペースについての質問に答えることができます。ワークフロー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、既存の会話を引き継ぐには `conversation_id`.

**ヘッダー**

| 名前           | 値                  |
| ------------ | ------------------ |
| Content-Type | `application/json` |

**ボディ**

<table data-search="false"><thead><tr><th>名前</th><th>種類</th><th>説明</th><th data-type="checkbox">必須</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>api_key</code></td><td>string</td><td>ワークスペースのAPIキー。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>message</code></td><td>string</td><td>エージェントへの指示または質問。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>conversation_id</code></td><td>string</td><td>既存の会話のID。新しい会話を開始する場合は省略します。</td><td>false</td></tr><tr><td><code>mode</code></td><td>string</td><td><code>agent</code> （デフォルト）または <code>plan</code>。plan モードでは、エージェントは変更を加えずに行う内容を示します。</td><td>false</td></tr></tbody></table>

**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"
}
```

| フィールド             | 説明                                                                              |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |
| `text`            | エージェントの応答テキスト。                                                                  |
| `workflows`       | このターンで作成または変更されたワークフロー。それぞれに含まれるのは `id`, `name`, `url`、および下書きの `specification`. |
| `conversation_id` | 会話IDです。会話を続けるには、これを後続のリクエストで返します。                                               |

必要なスコープ: `workflow:create` および `workflow:update`.

### ワークフローを公開

<mark style="color:緑;">`POST`</mark> `/:workspace/agent/workflows/:workflowUrl/publish`

エージェントによって作成または編集されたワークフロー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、エンドポイントは次を返します `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

<mark style="color:緑;">`GET`</mark> `/:workspace/agent/conversations`

ワークスペース内のすべてのエージェント会話を返します。

**クエリ**

<table data-search="false"><thead><tr><th>名前</th><th>種類</th><th>説明</th><th data-type="checkbox">必須</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>api_key</code></td><td>string</td><td>ワークスペースのAPIキー。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>source</code></td><td>string</td><td>送信元でフィルタ: <code>api</code> または <code>web</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>workflow</code></td><td>string</td><td>ワークフローのURLスラッグでフィルタします。このワークフローを参照する会話のみを返します。</td><td>false</td></tr></tbody></table>

**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

<mark style="color:緑;">`GET`</mark> `/: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": "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、など）                         |
| `401` | APIキーがないか無効です。                                                   |
| `402` | クレジットが不足しています。                                                   |
| `403` | スコープが不足している、ワークフローがフォルダスコープ外である、またはこのワークスペースでエージェント機能が無効になっています。 |
| `404` | ワークフローまたは会話が見つかりません。                                             |
| `500` | サーバー内部エラー。                                                       |

ワークスペースレベルでエージェント機能が無効な場合、chat と publish のエンドポイントは次を返します `403` とともに `"error_type": "AGENT_DISABLED"`.

## MCP サーバー

あなたのAIエージェントを次のものに接続すると [MCP サーバー](/get-started/ja/jento/mcp-server.md) 、これらのツールで Roboflow Agent に作業を引き継がせることができます:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">ツール</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>agent_chat</code></td><td>Roboflow AI エージェントとチャットします。</td></tr><tr><td><code>agent_chat_result</code></td><td>まだ実行中だったランの結果を取得します。</td></tr><tr><td><code>agent_conversations_list</code></td><td>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。</td></tr><tr><td><code>agent_conversation_get</code></td><td>1件の会話とそのメッセージ履歴を取得します。</td></tr><tr><td><code>agent_workflow_publish</code></td><td>エージェントが編集したワークフローの最新の下書きを公開します。</td></tr></tbody></table>