Agent Builder
指示待ちAIから、
自ら考えて動く「AI社員」へ。
単発の質問に答えるだけのAIはもう時代遅れです。
「目的（ゴール）」を与えるだけで、自ら計画を立て、CRMデータや外部ツールを駆使して自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」を、ノーコードで簡単に構築できます。
Query: “XYZ corporation”
AIを「ツール」から「チームの一員」へ
複雑な業務プロセスを丸ごと委譲
AIに何度も「指示」を出すのに疲れていませんか？
従来のAIは、プロンプトに対して1回回答を返すだけの「受け身」の存在でした。
Agent Builderは、「思考（Thought）」「行動（Action）」「観察（Observation）」のループを自律的に繰り返し、人間が介入せずとも最終的なゴールを達成するAIを構築します。
ゴール指向の自律動作
「来週の商談の準備をして」と伝えるだけ。AIが自ら必要なステップを細分化し、順番にタスクをこなしていきます。
ツール（武器）の装備
エージェントに「Web検索」「CRMデータの読み書き」「メール送信」などの権限（ツール）を付与。システムを横断して自ら操作します。
エージェント間の連携
「リサーチ担当AI」が調べた情報を、「メール作成担当AI」に渡す。複数の専門エージェントを連携させたチームを構築できます。
主な特徴
目標: 新規契約した顧客のデータを確認し、最初のセットアップが完了していない場合、適切なマニュアルを添付したフォローアップメールを自動で作成・下書き保存すること。
常に丁寧で、解決志向のトーンを維持してください。
明確なペルソナと目標の設定
エージェントビルダーでは、まずAIに「あなたは誰か（役割）」と「何を達成すべきか（ゴール）」を与えます。 この強力なシステムプロンプトにより、AIはブレることなく、与えられたミッションの達成に向けて自律的に行動を開始します。 営業アシスタント、リサーチャー、サポート担当など、用途に合わせて無数のエージェントを作成可能です。
ツール（権限）の装備
AIが自律的に動くためには、現実世界（システム）を操作する「手足」が必要です。 エージェントに「Vtiger CRMの検索」「レコードの更新」「Web検索」「メールの送信」といったツールへのアクセス権限（API）をトグルスイッチで付与するだけで、AIは状況に応じて必要なツールを自ら選んで使用します。
マルチエージェント・ワークフロー
エージェントのチーム化 (Multi-Agent)
複雑な業務は、1つのAIにすべて任せるよりも、役割を分担させた方が精度が上がります。 「企業情報を調査するAI」が調べたデータを、「営業文面を書くAI」に渡し、最後に「人間が確認して送信する」といった、複数のエージェントが連携する高度なワークフロー（AIエージェンシー）を構築できます。
エージェント構築の4ステップ
1. 役割の定義
エージェントの性格、専門分野、そして最終的なゴール（目的）を設定します。
2. ツールの付与
CRMの検索、Web検索、データ書き込みなど、AIが使用できる「武器」を選びます。
3. テスト実行
サンドボックス環境で指示を出し、AIが意図通りに思考・行動するか確認します。
4. デプロイ
エージェントを有効化。バックグラウンドで24時間、自律的にタスクを処理し続けます。
自律型AIエージェントの活用シーン
Agent Builderで、あなたのチームに「優秀なAI社員」を追加しましょう。
セールス・リサーチャー
タスク: 商談前の事前調査
「明日商談予定のA社について調べておいて」と指示するだけ。エージェントが自律的にWebニュース、直近のプレスリリース、競合情報を検索し、提案の切り口をまとめたドキュメントをCRMに保存します。
リード・ナーチャラー
タスク: 放置リードの掘り起こし
「半年以上連絡がないリードのWeb訪問履歴を確認し、興味を持ちそうなトピックでメールの下書きを作って」と指示。エージェントがCRMを巡回し、一人ひとりにパーソナライズされた文案を作成・保存します。
L1 サポート・エージェント
タスク: チケットの一次対応
新しい問い合わせチケットが作成されると、エージェントが過去の類似チケットとFAQデータベースを自律検索。解決策を導き出し、「ドラフト返信」として人間のオペレーターに提案します。