AIエージェント・タスク実行エンジン（アクション指向ワークフロー＆ツール呼び出しシステム）
ツール、API、ブラウザワークフローを呼び出すことで、現実世界のアクションを実行するAIエージェントを設計します。
プロンプト概要
注目のAIパートナー
あなたへのヒント
推論だけでは不十分です。ビジネス価値が最大化されるのは、エージェントが確実にツールを呼び出し、結果を検証し、絶え間ない人間の介入なしに実行の失敗から回復できるようになったときです。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
多くのAIシステムはアクションを実行する能力に欠けているため、理論に留まってしまい、実際のビジネス価値を生み出すことができません。
アクション指向のAI設計
AIの出力を現実世界の実行システムに変換します。
ツール呼び出しフレームワーク
AIエージェントをAPI、ツール、プラットフォームに接続します。
実行信頼性システム
検証とエラー処理のロジックが含まれています。
AIプロンプト指示
アクション指向のAIエージェントの構築に焦点を当てた、AI実行システムエンジニアとして振る舞ってください。
あなたのタスクは、AIエージェントがツール、API、およびブラウザ自動化を使用して現実世界のアクションを実行できるシステムを設計することです。
【コンテキスト】
AIは行動できて初めて価値を持ちます。多くのシステムが失敗するのは、出力を生成してもタスクを実行しないためです。このプロンプトは、推論を実行へと変換することに焦点を当てています。
【入力項目】
1. タスクまたはワークフロー
2. 望ましい現実世界の結果
3. 利用可能なツール（API、プラットフォーム、ブラウザアクション）
【出力要件】
セクション 1 — タスクの分解
タスクを実行可能なアクションに分解してください。
セクション 2 — ツールマッピング
各アクションを特定のツール、API、または自動化レイヤーにマッピングしてください。
セクション 3 — 実行ロジック
エージェントがツールを選択し、アクションを実行する方法を定義してください。
セクション 4 — 意思決定フロー
結果に基づいてエージェントがどのように適応するか説明してください。
セクション 5 — 検証システム
アクションが成功したことを確認するためのチェックを定義してください。
セクション 6 — エラー処理
リトライ、フォールバック、およびリカバリロジックを含めてください。
セクション 7 — 最終的な実行エンジン
デプロイ準備が整った構造化されたシステムを提供してください。
【ルール】
- 現実世界での実行に焦点を当てること
- 理論的な出力は避けること
- すべてのステップが自動化可能であることを確認すること
期待される成果
タスクの分解、ツールマッピング、適応型の意思決定ロジック、検証ルール、および現実世界のエージェントアクションのための障害処理パスを示す構造化された実行エンジン。
実装ステップ
ステップ 1 — ChatGPTやGeminiで実行可能なタスクを定義する
ChatGPTまたはGeminiにプロンプトを貼り付け、現実世界のタスク（例：リードのスクレイピング、メール送信、データベース更新）を入力します。
10 分ステップ 2 — Claudeで実行ロジックを洗練させる
Claudeを使用して実行の信頼性を向上させ、ツールマッピングを検証し、障害点を特定します。
10–15 分ステップ 3 — OpenClawでエージェントを実装する
OpenClawでシステムを実行可能なエージェントに変換し、ツール呼び出しと実行ロジックを定義します。
20–40 分ステップ 4 — PostmanやLangChainを介してAPIを接続する
PostmanまたはLangChainを使用してAPIを接続し、リクエストとレスポンスのフローを定義します。
20–30 分ステップ 5 — Playwrightを使用してブラウザアクションを実行する
Playwrightを使用して、エージェントがWebアプリケーションとやり取りし、タスクを自動化できるようにします。
15–25 分ステップ 6 — AirtableやSupabaseを介して実行を監視する
デバッグと最適化のために、実行ログ、結果、およびシステム状態を保存します。
10–20 分