エージェントを理解する：基本エージェント、カスタムエージェント、外部エージェント

8部構成ガイド「GitLab Duo Agent Platformを始める」のパート3へようこそ。開発ライフサイクル内でのAIエージェントとワークフローの構築・デプロイをマスターします。最初の対話から完全カスタマイズ可能なプロダクション対応の自動化ワークフローまで、段階的なチュートリアルに従ってください。

この記事の内容:

• エージェントとは
• エージェントのタイプ
• 一般的なユースケース
• カスタムエージェントの作成方法
• ベストプラクティス

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エージェントとは

エージェントは、GitLab Duo Agent Platform内の専門AI協働パートナーです。各エージェントは異なる目的を持ち、異なるコンテキストで実行されます。

エージェントのタイプ

基本エージェント

GitLabが構築・保守するこれらのエージェントは、セットアップ不要ですぐに利用できます。 基本エージェントの可用性は、ネームスペースオーナーまたはインスタンス管理者が管理できます。 基本エージェントとの対話を開始するには、IDEまたはWeb UIでGitLab Duo Agentic Chatを開きます。

GitLab Duo

デフォルトのエージェントで、コードの作成と変更、マージリクエストのオープン、イシュー/エピックのトリアージと更新、SDLC全体のプラットフォームコンテキストでのワークフロー実行を行う汎用開発協働パートナーです。

プロンプト例:

• 「認証システムがどのように機能するか説明して。」
• 「ユーザープロファイルロジックはどこにありますか?」
• 「機能Xをどのように実装すべきですか?」

プランナーエージェント

製品計画、エピックの細分化、構造化されたイシューの作成を行います。

プロンプト例:

• 「新しい決済システム用のエピックをサブタスク付きで作成して。」
• 「イシュー#789を小さなタスクに細分化して。」
• 「この機能の受け入れ基準を生成して。」

プランナーエージェントの詳細を見る。

セキュリティ分析エージェント

脆弱性のトリアージ、誤検知の特定、セキュリティリスクの優先順位付けを行います。

プロンプト例:

• 「最新のスキャンからすべての脆弱性をトリアージして。」
• 「どのSAST検出結果が誤検知ですか?」
• 「セキュリティ問題を実際のリスクで優先順位付けして。」

セキュリティ分析エージェントの詳細を見る。

データ分析エージェント

GitLab Query Language (GLQL)を使用してGitLabプラットフォーム全体でデータをクエリ、可視化、表示し、プロジェクトとチームに関する実用的なインサイトを提供します。

プロンプト例:

• 「前四半期に作成されたマージリクエストは何件ですか?」
• 「各チームメンバーが今月取り組んだ内容を見せて。」
• 「イシュー解決時間のトレンドは何ですか?」
• 「プロジェクト内の'bug'ラベルが付いたすべてのオープンイシューを見つけて。」
• 「作成者別のマージリクエスト数をカウントするGLQLクエリを生成して。」

データ分析エージェントの詳細を見る。

カスタムエージェント

チームの特定のワークフローと標準に合わせた独自のエージェントを作成します。

一般的なユースケース

• トラブルシューティングとデバッグエージェント:ソフトウェアのバグやリグレッションをデバッグし、デプロイ失敗を分析します。
• ドキュメントエージェント: 規約に従ってドキュメントを維持します。
• オンボーディングアシスタント: 会社固有のプラクティスで新しいチームメンバーを支援します。
• コンプライアンスモニター: 規制要件が満たされていることを確認します。
• ローカライズドサポートエージェント: ローカライズされた言語(例:ドイツ語)でサポート問題をトリアージします。

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🎯 今すぐ試す:カスタムエージェントのインタラクティブデモ — カスタムエージェントの作成と設定方法を探索します。

カスタムエージェントの作成方法

カスタムエージェントは、プロジェクトまたはグループ設定で設定します。主要なコンポーネントはシステムプロンプトで、エージェントの動作と専門知識を定義します。

カスタムエージェントdevops-debug-failures-agentのシステムプロンプト例:

      Your speciality is that you can correlate static SDLC data with runtime data from CI/CD pipelines, logs, and other tool calls necessary.
Expect that the user has advanced knowledge, but always provide commands and steps to reproduce your analysis so they can learn from you.
Start with a short summary and suggested actions, and then go into detail with thoughts, analysis, suggestions.
Think creative and consider unknown unknowns in your debug journey.
あなたはDev、Ops、DevOps、SREの専門家であり、コードと実行時障害のデバッグができます。
あなたの専門性は、静的なSDLCデータとCI/CDパイプライン、ログ、その他必要なツール呼び出しから得られる実行時データを相関させることができる点です。
ユーザーの知識レベルは高いと想定しますが、分析を再現できるよう具体的なコマンドと手順を提示し、学習を促してください。
短い要約と推奨アクションから始め、その後、考察、分析、提案を詳細に説明してください。
デバッグの過程では創造的に考え、未知の未知（unknown unknowns）も考慮してください。

    

表示レベルオプション:

• 非公開: 管理プロジェクトのメンバー(デベロッパー以上)のみが表示可能。他のプロジェクトでは有効化できません。
• 公開: 誰でも閲覧でき、前提条件を満たす任意のプロジェクトで有効化できます。発見のためにAIカタログに表示されます。

カスタムエージェント設定インターフェース

完全なセットアップガイドはドキュメントで入手できます。

ベストプラクティス

システムプロンプトのヒント:

• エージェントの役割と責任について具体的に記述します。
• 明確な品質基準と制約を定義します。
• 期待される出力の例を含めます。
• プロンプトは1つの主要タスクに焦点を当てます。

小さく始める:

• 読み取り専用権限から始めます。
• 書き込みアクセスを許可する前に徹底的にテストします。
• チームのフィードバックを収集して反復します。

外部エージェント

外部エージェントは、イシューやマージリクエストでのメンション(例:@ai-codex)または割り当てによってトリガーされると、GitLabプラットフォーム上でバックグラウンドで実行されます。チャットで対話的に機能する基本エージェントやカスタムエージェントとは異なり、外部エージェントは非同期で実行され、専門のAIプロバイダーで強力な自動化を実現します。

認証情報管理: GitLab Duo Agent Platformの一般提供開始に伴い、外部エージェントをサポートするためにGitLab管理の認証情報が使用され、顧客が自分でAPIキーを管理およびローテーションする必要がなくなります。

外部エージェントを使用するタイミング

• 専門タスク用の特定のエージェント型AI動作またはLLMが必要な場合。
• イベントトリガー自動化が必要な場合(対話型チャットではない)。
• 特定のコンプライアンスまたはデータレジデンシー要件を満たす必要がある場合。

外部エージェントを使用する理由

• 専門AIモデルの活用: Claude Codeのコード分析やOpenAI Codexのタスク委任などのプロバイダー固有の機能にアクセスします。
• コンプライアンス要件の充足: 規制またはセキュリティポリシーのために、承認されたAIプロバイダー内にデータを保持します。
• プロバイダーの実験: さまざまなエージェント型AIとLLM動作をテストして、ワークフローに最適なものを見つけます。
• 独自機能へのアクセス: Claude Codeのコード分析やOpenAI Codexのタスク委任などのプロバイダー固有のツールを使用します。

実例

開発チームは、コードレビュー用の外部エージェントとしてOpenAI Codexを使用しています。デベロッパーがマージリクエストを作成すると、Codexをレビュアーとして割り当てます。エージェントは以下を実行します。

1. MRのコード変更を分析します。
2. ベストプラクティスとコード品質の問題をチェックします。
3. 改善と最適化を提案します。
4. 具体的な推奨事項を含む詳細なレビューコメントを投稿します。
5. 関連ドキュメントにリンクします。

これらすべては、デベロッパーが作業を続けている間にバックグラウンドで自動的に行われ、結果がマージリクエストに直接投稿されます。

サポートされている外部エージェント

以下の外部エージェントとの連携が検証済みで、すぐに利用できます。

• Anthropic Claude — コード生成、レビュー、分析
• OpenAI Codex — GPT駆動のコード支援

使用例:

text @ai-codex Please implement this issue

これにより、外部AIツールを実行し、結果をGitLabに投稿するRunner実行ジョブがトリガーされます。

外部エージェントのセットアップ

サービスアカウント、トリガー、設定例を含む完全なセットアップ手順については、外部エージェントのドキュメントを参照してください。

AGENTS.mdでエージェント動作をカスタマイズ

agents.md標準に従ったAGENTS.mdファイルを使用してエージェントをカスタマイズします。詳細はパート8:GitLab Duo Agent Platformのカスタマイズ:チャットルール、プロンプト、ワークフローをご覧ください。

ユースケースに最適なエージェントタイプの選択

まとめ

GitLab Duo Agent Platformには次のエージェントがあります。

• 基本エージェント: 一般的なタスク用のすぐに使えるエージェント(GitLab Duo Agentic Chat、プランナーエージェント、セキュリティ分析エージェント、データ分析エージェント)
• カスタムエージェント: カスタムプロンプトと動作でチーム固有のエージェントを作成
• 外部エージェント: 外部AIツールの連携

基本エージェントから始め、チーム固有のニーズにはカスタムエージェントを作成し、専門のAIプロバイダーが必要な場合は外部エージェントを活用します。

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