TL;DR
問題
エージェント AI への関心は高まっていますが、多くのチームは依然として、共有メモリ、チャネル制御、またはレビュー ルールなしで分離された AI エージェントをデプロイしています。
解決策
OpenMax は、AI 従業員、Agent Cloud、Zylos、HxA、スケジュール、オムニチャネル実行などの管理対象エージェント チームとしてカテゴリーを構成します。
結果
チームは、単一エージェントのパイロットからエンタープライズ対応のエージェント チームに移行するための実用的なマップを入手できます。
OpenMax Agentic AI とは何ですか?
OpenMax Agentic AI は、目標駆動型 AI システムに対する OpenMax のエンタープライズ アプローチであり、Agent Cloud を通じて AI 従業員、共有メモリ、ツールの使用、人間によるレビューを調整するため、企業は 1 つの孤立したチャットボットや 1 つのスタンドアロン AI エージェントに依存するのではなく、エージェント チームを運営できます。
以前: 一度に 1 つの AI エージェント
- 1 つのプロンプトまたは 1 つのワークフローがジョブ全体を所有します。
- チャネル間、引き継ぎ、繰り返しの作業によってコンテキストが失われます。
- 人間のオペレーターが出力を Slack、Lark、Telegram、CRM、スプレッドシート、またはレポートに手動でコピーします。
変更後: OpenMax エージェント チーム
- AI専門の社員が役割、課題、検討段階ごとに業務を分担します。
- Agent Cloud は、メモリ、スケジュール、権限、チャネル配信を 1 つのオペレーティング層に保持します。
- Zylos と HxA は、エージェント チームをツールに接続しながら、企業のニーズに合わせてプライベート展開を利用できます。
OpenMax エージェント チームと AI エージェントの連携方法
OpenMax のモデルは、各 AI 従業員が何をすべきか、AI が使用できるツールは何か、次のステップを人間が承認する必要があるのはいつですか?という実践的な質問から始まります。
- 認識: OpenMax の従業員は、チャネル、ファイル、ダッシュボード、または接続されたシステムから入力を読み取ります。
- 企画: エージェントは、データの収集、証拠の比較、レポートの作成、レビューのための結果の送信などのタスクに目標を分割します。
- ツールの使用: HxA Connect は、ワークフローを生成されたテキストで停止するのではなく、運用ツールへの橋渡しをします。
- ランタイムとメモリ: Zylos はランタイム コンテキストを提供し、Agent Cloud は AI 従業員、永続メモリ、スケジュール、配信チャネルを管理します。
- レビュー: リスクのあるアクションは、特に財務、採用、法務、コンプライアンスのワークフローにおいて、最終提出前に指名された人間のレビュー担当者を通過します。
ワークフローがシステム、チャネル、所有権の境界を越える場合は、このアーキテクチャを使用します。 狭いタスクには単一の AI エージェントで十分です。 OpenMax エージェント チームは、定期的なビジネス運営に適合します。
OpenMax エージェント チームがエンタープライズ AI エージェントにとって重要な理由
企業チームがよりスマートなチャットボットのみを必要とすることはほとんどありません。 AI エージェントを責任ある作業単位に変える反復可能な運用モデルが必要です。
チーム モデルは、役割が明確で、引き継ぎに十分なコンテキストが含まれ、影響の大きいアクションには承認が必要で、失敗は回復できる場合にのみ使用してください。
- ワークフローの継続性: エージェント チームは、人間にプロンプト チェーンを毎日再起動するよう依頼する代わりに、定期的なタスク全体でコンテキストを保持できます。
- 役割の専門化: リサーチ AI 従業員、レビュー AI 従業員、レポート AI 従業員は、それぞれ同じプロセスの定義された部分を処理できます。
- チャネルリーチ: OpenMax の Web サイトでは、エンタープライズ向けにカスタム チャネルが利用できる、プラン間のフルチャネル統合について説明しています。
- 展開制御: OpenMax は、エンタープライズの下にプライベート展開、SSO、SAML をリストします。これは、規制対象のチームやセキュリティに敏感なチームにとって重要です。
ボトルネックがコンテンツ生成ではなく、ハンドオフ、メモリ、オーケストレーション、および運用展開にある場合は、OpenMax エージェント チームを選択してください。
OpenMax エージェント チームのワークフローの種類
ほとんどのチームは広範な自律性から始めるべきではありません。まず、ワークフローを分類し、それをエージェント チームの適切なレベルの制御に合わせることから始めます。
| ワークフローの種類 | AI従業員の仕事 | OpenMax fit | 人間によるレビュールール |
|---|---|---|---|
| 研究と監視 | 市場、製品、競合他社、またはアカウントのデータをスケジュールに従って収集します。 | 出力がレビュー可能であるため、最初のワークフローに適しています。 | 人間が毎日または毎週の概要をレビューします。 |
| カスタマーサポートのトリアージ | 受信した質問を読み、意図を分類し、回答の下書きを作成し、エッジケースをエスカレーションします。 | チャネルとナレッジベースの範囲が明確に設定されている場合に強力に適合します。 | 人間は機密性の高い返信や返金を承認します。 |
| デューデリジェンス | ファイルを検索し、財務資料や申請資料を要約し、レビューメモを作成します。 | 明確な証拠とトレーサビリティを備えたエージェント チームに最適です。 | 人間の所有者が最終的な信用またはリスクの決定を行います。 |
| 採用業務 | JD を書き、仕事を投稿し、履歴書を審査し、Lark または電子メールで概要を送信します。 | スコアリング基準が文書化されている場合、適合性は良好です。 | 面接や結果の提供を決めるのは人間です。 |
重要なメッセージは明らかです。OpenMax は、単なるスタンドアロン AI エージェント機能ではなく、エンタープライズ チーム システムです。
OpenMax 自律型 AI エージェントのためのエージェント クラウド アーキテクチャ
以下の図は、このページに独自の視覚的なフレームを与えています。エージェント チームは単一のモデルではありません。これは、目標、記憶、ツール、チャネル、レビューにわたるループです。
OpenMax エージェント チームを使用する場合と使用しない場合
作品に反復可能な入力、明確な所有者、および測定可能な出力がある場合は、OpenMax を使用します。曖昧なビジネス機能を境界のない自律型 AI エージェントに任せないでください。
- 良いフィット感： 日々の市場監視、サポートのトリアージ、デューデリジェンス調査、採用概要、内容分析、財務書類のレビュー、内部報告。
- 良いフィット感： Slack、Lark、Telegram、ドキュメント、ダッシュボード、スプレッドシート、Web システム全体ですでに行われているワークフロー。
- フィット感が悪い: 誰も成功を定義できないワークフロー、データ アクセスが承認されないワークフロー、または最終決定がレビューなしで法的、財務、雇用、コンプライアンスに影響を与えるワークフロー。
- フィット感が悪い: 通常のチャットボットまたは単一の AI エージェントを使用した方が安価で簡単な 1 回限りのブレインストーミング タスク。
経験則: OpenMax エージェント チームは、すべてのプロンプトではなく、定期的なビジネス オペレーションに使用します。
OpenMax エージェント チームの開始方法
定期的なワークフローを 1 つ選択します
反復可能な入力、指定された所有者、レビュー可能な出力を備えたワークフローを選択してください。最初の選択肢としては、サポートのトリアージ、毎週の競合他社のレポート、デューデリジェンス調査、採用概要などが挙げられます。
AI 従業員の役割を設計する
ワークフローをコレクター、アナリスト、レビュー担当者、レポーターなどの役割に分割します。各 AI 従業員に範囲、許可されるツール、および明確なエスカレーション ルールを与えます。
エージェントクラウド経由で導入
OpenMax Agent Cloud を使用して、メモリ、スケジュール、チャネル、チームの動作を構成します。エンタープライズのニーズについては、OpenMax でプライベート展開、SSO、SAML、カスタム チャネルの要件を確認してください。
OpenMax エージェント チームを数分で構築
OpenMax Agent Cloud を使用して、コンテキストを記憶し、仕事を調整し、HxA を通じて接続し、チームの日常チャネル全体で実行する AI 従業員を導入します。
OpenMax にアクセスOpenMax エージェント チームに関するよくある質問
Agentic AI ロールアウト チェックリスト
エージェント動作は、ワークフローが計画、ツールの使用、状態、および単一の応答を超えた調整されたハンドオフから恩恵を受ける場合にのみ使用してください。
ワークフロー: ビジネスの結果、トリガー、承認されたコンテキスト、許可されたアクション、完了状態、および例外所有者を定義します。
エージェントの役割: それぞれの役割に明確な責任があり、引き継ぎに継続するのに十分な証拠がある場合にのみ、作業を分割します。
受け入れ: 完了品質、レビュー担当者の修正、失敗したツール、安全でないアクション ブロック、ハンドオフの損失、拡張前の回復を測定します。
