Braze エージェント

Brazeエージェントは、Braze内で作成できるAI搭載のヘルパーだ。エージェントはコンテンツを生成し、インテリジェントな意思決定を行い、データを充実させることができるため、よりパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供することができる。

なぜBraze Agentを使うのか？

Brazeエージェントは、余分な作業を増やすことなく、よりスマートでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するお手伝いをします。単にプロンプトに反応するだけでなく、文脈を理解し、決断を下し、目標に向かってアクションを起こすインテリジェントなアシスタントとして機能する。

実際には、エージェントは件名や商品内のテキストのようなメッセージコピーを自動的に作成することができるため、すべての顧客にその顧客に合ったコミュニケーションを提供することができる。また、嗜好や行動、その他のデータに基づいて、異なるキャンバス・パスに人々をルーティングするなど、リアルタイムで適応することもできる。

メッセージングだけでなく、エージェントは商品やプロファイルフィールドの値を計算または生成することでカタログを充実させ、データを新鮮でダイナミックなものに保つことができる。繰り返しのタスクや複雑なタスクを引き受けることで、チームは手作業によるセットアップではなく、戦略や創造性に集中することができる。Brazeエージェントは、バックグラウンドプロセスというよりも、共同作業者のような役割を果たし、お客様が問題を解決し、スケールの大きなインパクトを提供できるようサポートする。

機能

Brazeエージェントの特徴は以下の通りである：

• 柔軟なセットアップが可能だ：Brazeが提供するLLMを使用するか、独自のモデルプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、AWS Bedrockなど）を接続する。
• シームレスに統合される：キャンバスのステップやカタログフィールドにエージェントを直接配置する。
• テストとロギングツール：起動前にサンプル入力でテストして、エージェントの出力をプレビューする。エージェントが実行されるたびに、その実行の入力と出力を含むログを表示する。
• 使用コントロール：呼び出しとサイズの制限が組み込まれており、パフォーマンスとコストの管理に役立つ。

Brazeエージェントについて

エージェントは、その動作を定義する指示（システム・プロンプト）とともに設定される。エージェントが実行されると、あなたの指示とあなたが渡したデータを使ってレスポンスを生成する。

キーコンセプト

用語	定義
モデル	エージェントの「頭脳」、この場合は大規模言語モデル（LLM）だ。入力を解釈し、レスポンスを生成し、推論を行う。より強力なモデル（より関連性の高いデータでトレーニング）は、エージェントをより有能で万能なものにする。
指示	あなたがエージェントに与えるルールやガイドライン（システムプロンプト）。これらは、エージェントが実行されるたびにどのように振る舞うべきかを定義する。明確な指示は、エージェントの信頼性と予測性を高める。
コンテキスト	ユーザープロファイルのフィールドやカタログの行など、エージェントが配置されている場所であればどこでも、実行時にエージェントに渡されるデータ。この入力は、エージェントが出力を生成するために使用する情報を提供する。
出力変数	キャンバスのステップで使用されたときにエージェントが生成する出力。出力変数は、コンテンツをパーソナライズしたり、ワークフローのパスをガイドするために、エージェントの結果を格納する。出力変数には文字列、数値、ブーリアンデータ型を指定できる。
召喚	エージェントを1回実行する。これは、1日の限度額と合計限度額に対してカウントされる。

制限事項

エージェントは1分間におよそ1,000回リクエストを処理する。各ワークスペースは最大1,000人のエージェントをサポートできる。この制限に達した場合、新しいエージェントを作成する前に、既存のエージェントを削除する必要がある。

さらに、ベータ版の期間中もだ：

• 招聘は1日5万本、合計50万本に制限されている。
• 各ランは30秒以内に完了しなければならない。30秒後、エージェントは使用された場所でヌル・レスポンスを返す。
• 入力データは1回のリクエストにつき10KBに制限されている。長い入力は切り捨てられる。
• カタログの場合、エージェントフィールドは最初の10,000行のみを更新する。

次のステップ

Braze Agentsのことがわかったところで、次のステップに進む：

• カスタムエージェントを作成する
• カスタムエージェントを導入する