利用ガイド

コンソールの全機能に関する完全なウォークスルーです。初めての方へ:ウェルカムツアー(各ページ右上の「?」ボタン)は簡易版です。このページでは詳細をすべて解説します。

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Real, buildable automations for advertising, call centers, UPI payments, retail, healthcare and more — mapped to VegaDūta's workflow nodes.

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Agentic AI, in plain terms

A chatbot answers a question and stops. An agent is different: it plans a path to a goal, uses tools to get real work done, takes multiple steps on its own, works across channels like chat, email, and voice, and asks a human when a decision truly matters. The shorthand: a chatbot talks, an agent does.

It plans, then acts

An agent breaks a goal into steps, decides what to do next, and works across your channels — where a chatbot just replies to the last message.

It uses real tools

Agents call APIs, search your documents, run code, and update systems — taking multiple steps to finish a job rather than only producing text.

It asks when it matters

Good agents know their limits: they pause for a human to approve high-stakes actions, so you stay in control of what actually happens.

Why it matters now

The industry is shifting from AI that talks to AI that does. Instead of a clever autocomplete, you get a teammate that can carry a task from start to finish — drafting, checking, calling systems, and following up. Major analysts, including Gartner and Deloitte, expect enterprises to adopt AI agents rapidly through 2026. The practical upshot for you is simpler: agents multiply what one person can get done.

Why it's worth learning

Directing AI is becoming the next core literacy — the way spreadsheets, the web, and mobile each became baseline skills in their turn. The workforce is being reshaped by the people who learn to direct agents, not replaced by them. Students and professionals who actually build with agents gain a compounding edge: every workflow you hand off well makes the next one easier to hand off too.

How VegaDūta helps you learn

The fastest way to understand agents is to build one. On VegaDūta you can stand up a real, working agent for free in an afternoon, ground it in your own documents so it answers from what you know, and use code intelligence to learn directly from real codebases. From there you add the parts that make an agent trustworthy — guardrails that keep it in bounds and evaluation that measures whether it is actually doing the job well. It is hands-on the whole way: you learn agentic AI by shipping one.

はじめに(最初に行ってください)

利用開始にあたりAPIキーは不要です。ホスト型モデルが標準で含まれており、無料ティアのエージェントはプラットフォームの共有プールで自動的に実行されます。ご利用のプランで独自プロバイダーの使用が許可されている場合は、[接続] → [プロバイダー] に移動し、Anthropic、OpenAI、またはその他の対応プロバイダーを選択して、そのプロバイダーのダッシュボードからご自身のAPIキーを貼り付けてください。キーは保存前に(課金されない)実際の呼び出しで検証され、保管時には暗号化されます。[有効] と表示されると、エージェントはホスト型プールの代わりにそのキーを使用するようになります。

その後の自然な構築手順は、まずAgentを作成し(Build → Agents)、Playgroundでプライベートに試します(Test → Playground)。次に、複数ステップの自動化のためにWorkflowに組み込むか、実際の人が対話できるようにチャンネル(WhatsApp、Telegram、メール)に直接接続します。

「AIに質問」ボタン

システムプロンプトや説明を求めるフィールド(エージェントのシステムプロンプト、ナレッジコレクションの説明など)には、ラベルの横に小さな✨ AIに質問ボタンがあります。これをクリックし、実現したいことを一文で説明すると(例:「返金と注文状況を処理するサポートエージェント」)、有効化済みのLLMプロバイダーがテキストを下書きします。提案は自動的に適用されません。必ず内容を確認し、これを使用をクリックするか、再生成で別の案を試してください。

エージェント

エージェントとは、システムプロンプト、LLMプロバイダー/モデル、そして任意でナレッジベースとツールセットで構成される1つのAIペルソナです。テンプレート(サポートのトリアージ、リサーチアシスタントなど)から始めると適切なシステムプロンプトが事前入力されます。ゼロから始めて「AIに質問」で下書きを作成することも可能です。

ツールアクセスナレッジアクセスは許可リスト形式です。空欄にすると「無制限」(テナントで利用可能な全機能を使用)となり、特定の項目をチェックするとエージェントはその項目のみに制限されます。これは顧客対応で重要です。一般的に、公開サポートボットにすべての内部ツールへのアクセスを許可するべきではありません。

ナレッジベース

.md、PDF、Word、画像(OCR)、音声/動画(文字起こし)ファイルをアップロードすると、チャンク化されて検索可能なベクトルストアに埋め込まれます。コレクションはネスト可能なフォルダで、エージェントのアクセス範囲を設定できます。例えば、特定のエージェントのみが検索できる「返品ポリシー」コレクションと、全エージェントが使える「公開FAQ」コレクションのように設定します。

エージェントがナレッジベースを検索するのは、作成時に「ナレッジベースを添付」がチェックされている場合(または後でエージェントページからオンに切り替えた場合)のみです。また、検索範囲はナレッジアクセスの許可リストで許可されたコレクション内に限定されます。

ワークフロー

複数ステップの自動化を行うためのビジュアルキャンバスです。ノード(トリガー、エージェント、ナレッジ検索、条件、出力、デバイス制御など)をドラッグ&ドロップで接続します。各ノードは背後にある実際のサービスを呼び出します。つまり、ワークフローを実行すると、実際にエージェントが呼び出され、ナレッジベースが検索され、WhatsAppメッセージが送信されます。

ワークフローは3つの方法で開始できます。手動(「実行」ボタン)、スケジュール(cron式、例:「毎朝8時」)、または外部システムから呼び出せるWebhook URLです。すべての実行は、そのワークフローの「実行」タブにステップごとに記録され、エージェントノードが行った個々のツール呼び出しも含まれます。

MCPツール

エージェントが会話中に呼び出せるModel Context Protocolサーバーと組み込みツールのマーケットプレイスです(Web検索、データベース、ファイルシステム、カスタムスクリプトなど)。利用したいツールを有効にし、各エージェントのツールアクセスエディタで、実際に使用できるエージェントを限定します。ここでサーバーを無効にすると、以前にアクセスを許可されていたエージェントも含め、すべてのエージェントの利用可能ツールから即座に削除されます。

チャンネル - WhatsApp、Telegram、メール

Admin → ChannelsでWhatsAppを接続します。Twilio経由(迅速なサンドボックス設定、メッセージ毎の小額料金)か、MetaのWhatsApp Business Platform経由(仲介手数料なし、ただしMetaアプリ、システムユーザートークン、アプリシークレットなど追加設定が必要)で接続できます。両方が設定されている場合、自動的にMetaへの直接接続が使用されます。

新しい電話番号から初めてメッセージが届くと、承認待ちの送信者ペアリングに表示されます。これを承認するまで、エージェントはその番号とライブ会話を行いません。これにより、見知らぬ番号からのメッセージに対して、デフォルトでAIが自動応答するのを防ぎます。

デバイス(モバイルSDK)

デバイスページからスマートフォン(AndroidまたはiOS)をテナントにペアリングすると、ワークフローのデバイス制御ノードでタップ、入力、アプリ起動、スクリーンショット撮影ができます。Androidはアクセシビリティサービスによる完全な自動化をサポートしますが、iOSはAppleのサンドボックスによりアプリ起動のみに制限されます。各プラットフォームの機能制限に関する詳細は、モバイルSDKのCONSTRAINTS.mdをご覧ください。

管理 - ユーザー、承認、監査

ユーザー:チームメイトを招待し、役割を割り当てます(役割や認証情報を変更できるのはテナント管理者のみ)。承認:人間による介入(Human-in-the-loop)のための受信箱です。ガードレールポリシーによって承認が必要とフラグ付けされたアクション(例:エージェントによるWhatsAppメッセージ送信)は、承認または拒否されるまでここで待機します。監査ログ:テナント内で人またはエージェントによって行われたすべての重要なアクションの、完全な追記専用の記録です。

トラブルシューティング

"No active providers yet" when creating an agent - you should not see this on a new account: every new account runs on the platform's hosted pool for its first 3 months, and the Free plan does after that. It appears once you are on a paid plan using your own provider - activate one under Connect → Providers.

[AIに質問] ボタンでエラーが発生する - 原因は上記と同じです。アカウントがホスト型プールを利用しておらず、かつ独自のアクティブなプロバイダーがない場合にのみ失敗します。

承認待ちのWhatsApp/Telegram送信者に返信がない - Admin → Channelsで承認待ちのペアリングがないか確認してください。

エージェントにツールが表示されない - MCPツールで有効になっていること、そしてエージェントのツールアクセスリストにそのツールが含まれているか、リストが空(無制限)になっていることを確認してください。

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