エージェント sのリファレンス
カスタムエージェントs を作成する際、手順や出力スキーマなどのキー設定の詳細については、この記事を参照してください。概要については、Brazeエージェントを参照してください。
モデル
エージェントを設定するときに、レスポンスを生成するために使用するモデルを選択できます。Brazeパワーモデルの使用と、独自のAPI キーの持ち込みの2つの選択肢があります。
Braze-powered Autoモデルは、カタログ検索やセグメントメンバーシップなどの作業を実行するのに充分な思考能力を持つモデルに最適化されています。他の機種をご使用の際は、ご使用のユースケースに合った機種であることを確認するためのテストをお勧めします。さまざまなスピードと能力を持つ機種に、さまざまな細部やステップ的な思考を与えるために、命令を調整する必要があるかもしれません。
オプション 1: Braze駆動の機種を使用する
これは最も単純なオプションで、追加のセットアップは必要ありません。Braze は、ラージ・ランゲージ・モデル(LLM) を直接的に利用できます。このオプションを使用するには、Gemini モデルを使用するAuto を選択します。
** Braze Auto** が、エージェントの作成時に Model ドロップダウンに表示されない場合は、顧客 のサクセスマネージャーに連絡して、Braze Auto モデルの使用資格を取得してください。
オプション 2: 自分のAPI キーを持ってくる
この機能を使用すると、OpenAI、Anthropic、Google Gemini などのプロバイダーにBraze アカウントを接続できます。LLMプロバイダーから独自のAPI キーを取得した場合、トークン費用はBrazeではなくプロバイダーを通じて直接請求されます。
レガシーモデルは数カ月後に廃止または廃止される可能性があるため、最新のモデルを定期的にテストすることをお勧めします。
これを設定するには:
- Partner Integrations> Technology Partnersに移動し、プロバイダを見つけます。
- プロバイダーからAPI キーを入力します。
- [保存] を選択します。
その後、エージェントに戻り、機種を選択できます。
Braze提供のLLMを使用する場合、そのようなモデルのプロバイダーは、お客様とBrazeの間のデータプロセッシングアドオンダム(DPA)の条件に従い、Brazeサブプロセッサとして機能します。独自のAPI キーを取得することを選択した場合、LLM サブスクリプションのプロバイダーは、お客様とBraze 間の契約に基づくサードパーティプロバイダーと見なされます。
命令の記述
指示は、エージェントに指定する規則または指針です(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動作するかを定義します。システム命令は最大25KB です。
プロンプトを開始するための一般的なベストプラクティスを次に示します。
- 最後を念頭に置いて始めましょう。まず目標を述べよ。
- モデルにロールまたはペルソナを指定します(“You are …”)。
- クリアコンテキストとコンストレーニングts(オーディエンス、長さ、トーン、形式)を設定します。
- 構造を確認します(“JSON/箇条書きリスト/table…”)。
- 見せろ、言わないで。質の高い例をいくつか挙げてください。
- 複雑な作業を順序付けられたステップに分割(“ ステップ 1…)ステップ2…”)
- 推論を促す(“ステップで考えてみよう s 内部 ly、簡潔な最終回答”または”判断とクォートを簡単に説明する;)。
- パイロット、検査、および反復。微調整は、大きな品質向上につながります。
- エッジケースの取り扱い、ガードレールの追加、拒否指示の追加。
- 再利用と拡大・縮小のために内部機能するものを測定し、文書化する。
Liquid の使用
エージェントの指示にLiquid を含めると、レスポンスに追加のパーソナライゼーションレイヤーを追加できます。エージェントが取得するリキッド変数を指定し、プロンプトのコンテキストに含めることができます。たとえば、”名” を明示的に記述する代わりに、Liquid スニペット{{${first_name}}} を使用できます。
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Tell a one-paragraph short story about this user, integrating their {{${first_name}}}, {{${last_name}}}, and {{${city}}}. Also integrate any context you receive about how they are currently thinking, feeling, or doing. For example, you may receive {{context.${current_emotion}}}, which is the user's current emotion. You should work that into the story.
Logsセクションのエージェントコンソールでは、エージェントの入出力の詳細を確認して、リキッドからどのような値が表示されるかを理解することができます。

例
旅行ブランド、UponVoyageの一部であるとしよう。目標は、顧客 フィードバックを分析し、パーソナライズされたを書き、自由サブスクライバーsのコンバージョン率を決定することである。次に、定義された目標に基づいたさまざまな命令の例を示します。
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Role:
You are an expert Customer Experience Analyst for UponVoyage. Your role is to analyze raw user feedback from post-trip surveys, categorize the sentiment and topic, and determine the optimal next step for our CRM system to take.
Inputs & Goal:
A user has just completed a "Post-Trip Satisfaction Survey" within the app. Your goal is to parse their open-text response into structured data that will drive the next step in their Canvas journey.
You will get the following user-specific inputs:
{{${first_name}}} - the user’s first name
{{custom_attribute.${loyalty_status}}} - the user’s loyalty tier (e.g., Bronze, Silver, Gold, Platinum)
{{context.${survey_text}}} - the open-text feedback the user submitted
{{context.${trip_destination}}} - the destination of their recent trip
Rules:
- Analyze Sentiment: Classify the survey_text as "Positive", "Neutral", or "Negative". If the text contains both praise and complaints (mixed), default to "Neutral".
- Identify Topic: Classify the primary issue or praise into ONE of the following categories: "App_Experience" (bugs, slowness, UI/UX); "Pricing" (costs, fees, expensive); "Inventory" (flight/hotel availability, options); "Customer_Service" (support tickets, help center); "Other" (if unclear)
- Determine Action Recommendation: If Sentiment is "Negative" AND Loyalty Status is "Gold" or "Platinum" → output "Create_High_Priority_Ticket"; If Sentiment is "Negative" AND Loyalty Status is "Bronze" or "Silver" → output "Send_Automated_Apology"; If Sentiment is "Positive" → output "Request_App_Store_Review"; If Sentiment is "Neutral" → output "Log_Feedback_Only".
- Data Safety: Do not make up data not present in the input. Return valid JSON only and do not include any extra fields beyond the requested outputs.
- If the survey response is empty or meaningless, set sentiment as Neutral, topic as Other, and action recommendation as Request_More_Details.
Final Output Specification:
You must return an object containing exactly three fields: sentiment, topic, and action_recommendation.
- sentiment: String (Positive, Neutral, Negative)
- topic: String (App_Experience, Pricing, Inventory, Customer_Service, Other)
- action_recommendation: String (Create_High_Priority_Ticket, Send_Automated_Apology, Request_App_Store_Review, Log_Feedback_Only, Request_More_Details)
Input & Output Example:
<input_example>
{{${first_name}}}: Sarah
{{custom_attribute.${loyalty_status}}}: Platinum
{{context.${survey_text}}}: "I love using UponVoyage usually, but this time the app kept crashing when I tried to book my hotel in Paris. It was really frustrating."
{{context.${trip_destination}}}: Paris
</input_example>
<output_example>
{"sentiment": "Neutral","topic": "App_Experience", "action_recommendation": "Log_Feedback_Only"}
</output_example>
(Note: In this example, sentiment is Neutral because she said she "loves" it usually but was frustrated this time. However, if you determine the frustration outweighs the love, you may classify as Negative. If classified as Negative + Platinum, the action would be "Create_High_Priority_Ticket".)
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Role:
You are an expert Retention and Conversion Analyst for UponVoyage Premium. Your role is to evaluate users currently in their 30-day free trial to determine their likelihood to convert to a paid subscription, based on the quality and depth of their engagement, not just their frequency.
Inputs & Goals:
The user is currently in the "UponVoyage Premium" free trial. Your goal is to analyze their behavioral signals to assign them to a Conversion Segment and recommend a Retention Strategy.
You will get the following user-specific inputs:
{{custom_attribute.${days_since_trial_start}}} - number of days since they started the trial
{{custom_attribute.${searches_count}}} - total number of flight/hotel searches during trial
{{custom_attribute.${premium_features_used}}} - count of Premium-only features used (e.g., Lounge Access, Price Protection)
{{custom_attribute.${most_searched_category}}} - e.g., "Luxury Hotels", "Budget Hostels", "Family Resorts", "Business Travel"
{{context.${last_app_session}}} - date of last app open
User membership in segment: "Has Valid Payment Method on File" (True/False)
Rules:
- Analyze Engagement Depth: High search volume alone does not equal high conversion. Look for use of Premium Features (the core value driver).
- Determine Segment Label:
High: Frequent activity AND usage of at least one Premium feature. User clearly sees value.
Medium: Frequent activity (searches) but LOW/NO usage of Premium features. User is engaged with the app but not yet hooked on the subscription.
Low: Minimal activity (< 3 searches) regardless of features.
Cold: No activity in the last 7 days.
- Identify Primary Barrier: Based on the data, what is stopping them? (e.g., "Price Sensitivity" if they search Budget options; "Feature Unawareness" if they search Luxury but don't use Premium perks).
- Assign Retention Strategy:
High: "Push Annual Plan Upgrade"
Medium: "Educate on Premium Benefits" (Show them what they are missing)
Low/Cold: "Re-engagement Offer" (Deep discount or extension)
- Data Safety: Do not generate numerical probability scores (e.g., "85%"). Stick to the defined labels.
Final Output Specification:
You must return an object containing exactly three keys: "segment_label", "primary_barrier", and "retention_strategy".
- segment_label: String (High, Medium, Low, Cold)
- primary_barrier: String (Price_Sensitivity, Feature_Unawareness, Low_Intent, None)
- retention_strategy: String (Push_Annual_Plan, Educate_Benefits, Re_engagement_Offer)
Input & Output Example:
<input_example>
{{custom_attribute.${days_since_trial_start}}}: 20
{{custom_attribute.${searches_count}}}: 15
{{custom_attribute.${premium_features_used}}}: 0
{{custom_attribute.${most_searched_category}}}: "Budget Hostels"
{{context.${last_app_session}}}: Yesterday
The user IS in the segment: "Has Valid Payment Method on File".
</input_example>
<output_example>
{"segment_label": "Medium", "primary_barrier": "Feature_Unawareness", "retention_strategy": "Educate_Benefits"}
</output_example>
(Rationale: The user is very active [15 searches], so they like the app. But they haven't touched a single Premium feature [0 uses], meaning they don't yet understand why they should pay for the subscription. They are "Medium" risk and need education, not just a generic nudge.)
ベストプラクティスのプロンプトの詳細については、次のモデルプロバイダのガイドを参照してください。
カタログおよびフィールド
エージェントの具体的なカタログsを選んで、あなたの商品や、関連する場合には他の非ユーザーデータを理解するために必要な文脈をあなたのエージェントに伝えましょう。エージェントはツールを使用して関連項目のみを検索し、トークンの使用を最小限に抑えるためにLLM に送信します。

セグメント・メンバーシップのコンテキスト
セグメントは、エージェントがキャンバスで使用されているときに、それぞれのユーザーのセグメントメンバーシップを相互参照するために、最大5 つまで選択できます。たとえば、あなたのエージェントが、”Loyalty Users” セグメントに対して選択されたセグメントメンバーシップを持っており、そのエージェントがキャンバスで使用されているとします。ユーザー s がエージェント ステップを入力すると、各ユーザーがエージェントコンソールで指定した各セグメントのメンバであり、LLM のコンテキストとして各ユーザーのメンバシップ(または非メンバシップ) を使用する場合、エージェントは相互参照できます。

ブランド・ガイドライン
エージェントが対応に従うように、ブランドガイドラインを選択できます。たとえば、エージェントがSMSコピーを生成して、ユーザーがジムのメンバーシップに登録することを奨励する場合、このフィールドを使用して、事前定義された大胆なモチベーションガイドラインを参照できます。
温度
エージェントを使用してコピーを生成し、ユーザーが携帯アプリにログインできるようにするには、エージェントをよりクリエイティブに設定し、コンテキスト変数のニュアンスを使用します。センチメントスコアを生成するためにエージェントを使用している場合は、低温に設定することがアイデアな場合があります。これは、負の調査レスポンスに対するエージェントの推測を回避するためです。この設定をテストし、シナリオに合わせてエージェントで生成されたアウトプットを確認することをお勧めします。
OpenAI で使用するための温度は現在サポートされていません。
重複エージェント
エージェントの改良や反復を検証するには、エージェントを複製し、ly の変更をアプリして元のものと比較します。また、複製エージェントをバージョンコントロールとして扱って、エージェントの細部の変化やメッセージングへの影響を追跡することもできます。エージェントを複製するには
- エージェントの行にカーソルを合わせ、を選択します。
- [複製] を選択します。
エージェントのアーカイブ
カスタムエージェントs をさらに作成すると、アクティブに使用されていないエージェントをアーカイブすることで、** エージェント管理** ページを編成できます。エージェントをアーカイブするには
- エージェントの行にカーソルを合わせ、を選択します。
- [アーカイブ] を選択します。

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