はじめに

ダッシュボードで新規ワークフローをクリックし、「Getting Started」と名前を付けます。

新しいワークフローには、デフォルトでスタートブロックが含まれています—これはユーザー入力を受け取るエントリーポイントです。このワークフローはチャットを通じてトリガーされるため、スタートブロックの設定は必要ありません。

左パネルからエージェントブロックをキャンバスにドラッグして、以下のように設定します：

• モデル：「OpenAI GPT-4o」を選択
• システムプロンプト：「あなたは人物調査エージェントです。人物の名前が与えられたら、利用可能な検索ツールを使用して、その人物の居住地、職業、学歴、その他の関連情報を含む包括的な情報を見つけてください。」
• ユーザープロンプト：スタートブロックの出力から接続をドラッグしてこのフィールドに接続し、<start.input> をユーザープロンプトに接続します

ウェブ検索機能でエージェントを強化します。エージェントブロックをクリックして選択します。

ツールセクションで：

• ツールを追加をクリック
• 利用可能なツールからExaとLinkupを選択
• ウェブ検索とデータアクセスを有効にするために両方のツールにAPIキーを提供

画面右側のチャットパネルを使用してワークフローをテストします。

チャットパネルで：

• ドロップダウンをクリックしてagent1.contentを選択し、エージェントの出力を表示
• テストメッセージを入力：「Johnはサンフランシスコ出身のソフトウェアエンジニアで、スタンフォード大学でコンピュータサイエンスを学びました。」
• 送信をクリックしてワークフローを実行

エージェントは人物を分析し、構造化された情報を返します。

構造化されたJSONデータを返すようにエージェントを設定します。エージェントブロックをクリックして選択します。

レスポンスフォーマットセクションで：

• スキーマフィールドの横にある魔法の杖アイコン（✨）をクリック
• プロンプトを入力：「location、profession、educationを含むpersonという名前のスキーマを作成する」
• AIが自動的にJSONスキーマを生成します

チャットパネルに戻り、構造化されたレスポンス形式をテストします。

レスポンス形式が設定されたことで、新しい出力オプションが利用可能になりました：

• ドロップダウンをクリックして構造化された出力オプション（作成したスキーマ）を選択
• テストメッセージを入力：「Sarahはニューヨーク出身のマーケティングマネージャーで、ハーバードビジネススクールでMBAを取得しました。」
• 送信をクリックしてワークフローを実行

エージェントは、場所、職業、学歴のフィールドに整理された人物の情報を含む構造化されたJSON出力を返すようになります。