> 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 ワークフローと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](/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、これを使って設定することもできます [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデルです。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 は次のものを扱えます: * [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows)：平易な説明から作成し、画像、RTSP ストリーム、動画、またはウェブカメラで実行し、ライブプレビューを確認し、失敗を自動修復し、実行エラーを調査し、検出ゾーンを描画できます。 * 添付メディア：チャットにドロップした画像や MP4/MOV 動画を分析し、それらを使ってワークフローを作成・検証できます。 * [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) モデル：セットアップ、管理、トレーニング失敗の診断。 * 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), [分割の再調整](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#readjusting-train-validation-test-splits)、および [プロジェクトを統合](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/merge-datasets). * 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、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のために戻し、画像をデータセットに受け入れ、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)：Asset Library の画像に対して公開済みのワークフローを実行し、ジョブを一覧表示し、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のオン/オフを切り替え、その制限と条件を編集します。 * [ビジョンイベント](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の質問に答え、](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events)およびスケジュール [サマリーレポート](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/summary-reports). * 使用状況：あなたの [クレジット使用量ダッシュボード](/get-started/ja/purattofmu/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) を表示します。質問に合ったフィルター付きで。 * 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) フリート、テレメトリ、ログ、ストリームへの読み取り専用アクセスで質問に答えます。 * タブ：開いているワークフロー、モデル、プロジェクト、使用状況ビューを整理し、ドラッグで並べ替え、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、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、分割の再調整、バッチ処理ジョブ。チャットボックス上のピルに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するパネルが開きます。タスクをクリックすると、作成されたページが開きます。 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、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 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 agent と次を通じて対話できます `api.roboflow.com`。自然言語の指示を送って作成または編集できます [ワークフロー](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)、その後、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。 認証は次を通じて行われます [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) にフォルダー制限がある場合、agent はそのフォルダー範囲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。agent にワークスペースのモデル一覧を要求すると、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 Agent にメッセージを送信します。新しい会話を開始するか、次を渡して既存の会話を続けます `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 %} ### ワークフローを公開 Agent 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 あなたの AI エージェントを次に接続すると [MCP サーバー](/get-started/ja/jento/mcp-server.md) 、次のツールで Roboflow Agent に作業を引き継げます：
ツール説明
agent_chatRoboflow AI agent とチャットします。
agent_chat_result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 agent の会話を一覧表示します。
agent_conversation_getメッセージ履歴付きで会話を1件取得します。
agent_workflow_publishAgent が編集したワークフローの最新下書きを公開します。