DifyでAIエージェントを作るときは、用途に合うアプリ種別を選び、モデル、指示、知識、ツールを設定して、テスト結果を確認してから公開します。 画面上で素早く組める一方、知識を追加するだけで回答が正しくなるわけではありません。検索結果、ツールの引数、失敗時の分岐、公開範囲を一つずつ確かめることが運用への近道です。
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| 設定段階 | 決めること | 確認する結果 |
|---|---|---|
| アプリ作成 | AgentかWorkflowか | 自律判断が必要か |
| モデル | 提供元とモデル | 品質、速度、費用 |
| 指示 | 役割、禁止、終了 | 範囲外で拒否するか |
| 知識 | 文書と検索条件 | 根拠を取得できるか |
| ツール | 外部操作と引数 | 許可内だけ動くか |
| 公開 | Web、APIなど | 認証と公開範囲 |
AgentとWorkflowを仕事の不確実さで選ぶ
手順が毎回同じならWorkflow、どの道具を使うかを依頼内容から選ぶ必要があるならAgentが候補です。単に文章を生成するだけなら、エージェント化せず簡単なアプリで足りる場合もあります。
Difyの公式クイックスタートでは、入力、文書抽出、反復、モデル、テンプレート、出力などを組み合わせたWorkflowを作り、Test Runで確認する流れが示されています。規則で処理できる整形はテンプレートへ分けると、モデル出力の揺れと利用量を抑えられます。
選択の目安。
- 決まった順序と分岐を再現したいならWorkflow
- 複数の道具から選ばせたいならAgent
- 会話だけで完結するならChatbot
- 文章の一括処理ならText Generator
最初の試作では、同じ要件を複数形式で作らず、完了条件を最も短く表現できる一種類を選びます。
モデルと指示へ責任範囲を設定する
モデルプロバイダーの認証を設定し、用途に合うモデルを選びます。指示には「何をするか」だけでなく、参照してよい情報、実行してよい操作、情報不足時の対応、終了条件を書きます。
指示の骨格。
- あなたの役割
- 受け付ける依頼の範囲
- 利用する知識と道具
- 実行前に確認する条件
- 推測せず質問する条件
- 完了時に返す形式
Difyのプラグイン選択資料では、Agentが呼び出す個別機能をTool、推論ループの方針をAgent Strategyとして区別しています。道具の追加と判断方法の変更を同じ問題として扱わないことが大切です。
知識とツールを別々にテストする
知識は回答の根拠を取得するために使い、ツールは検索、計算、登録などの操作に使います。社内規程へ答えるだけなら知識検索、在庫システムから現在値を取るならツールという分け方です。
| 確認対象 | テスト入力 | 合格条件 |
|---|---|---|
| 知識検索 | 文書内に答えがある質問 | 該当箇所を取得する |
| 結果なし | 文書にない質問 | 推測せず不足を伝える |
| ツール引数 | 正常な商品ID | 正しい形式で一回呼ぶ |
| 権限外 | 許可されない対象 | 実行前に拒否する |
| 障害 | 接続先が応答しない | 再試行上限で止まる |
Difyの知識検索資料は、外部文書を検索して生成へ利用する基盤を説明しています。文書を投入した後は、検索語の違い、更新日の異なる文書、似た規程がある場合も試し、取得結果を確認します。
Test Runの記録を見てから公開する
Difyの監視資料では、アプリのログや実行状況を確認する機能が案内されています。回答文だけでなく、どの知識と道具が使われ、どの段階で時間がかかったかを見ます。
公開前の試験は、正常な質問、情報不足、範囲外、指示の上書き、ツール障害を含めます。外部から入力される文書やWeb情報を指示として扱わないことも確認します。
OWASPのプロンプトインジェクション資料は、外部コンテンツに埋め込まれた指示でモデルの動作が変わる間接攻撃も扱っています。公開時は、読み込む情報を信頼済みと仮定せず、更新操作を最小限にします。
AIエージェントのテスト方法で成功率、安全性、再現性の採点方法を確認すると、DifyのTest Runを合否判定へつなげられます。
DifyのAIエージェント作成でよくある質問
Difyはプログラミングなしで使えますか？
標準のモデル、知識、ツール、画面部品を組み合わせる範囲なら、コードを書かずに試作できます。独自APIの複雑な認証、特殊なデータ変換、独自の推論方式が必要になると、プラグインや外部コードの知識が役立ちます。
AgentとWorkflowはどちらが安全ですか？
形式だけでは決まりません。経路を固定できる仕事はWorkflowの方が追いやすく、道具の選択が必要な仕事はAgentが適します。どちらでも権限、引数、再試行、停止、承認を設定して評価してください。
作成したアプリをすぐ社内公開してよいですか？
練習データで正常系と異常系を試し、ログの閲覧権限、モデルへのデータ送信、知識の公開範囲を確認してから段階的に公開します。最初は少人数と読み取り業務に限定すると影響を抑えられます。
Difyでは設定よりテスト結果を完成条件にする
Difyの画面でノードがつながっても、業務上の完成とは限りません。知識とツールを分けて試し、失敗時の停止と公開範囲まで確認して初めて利用判断ができます。
- 不確実さが低い仕事はWorkflow、高い仕事はAgentが候補
- 指示に必要なのは範囲外、情報不足、終了条件
- 知識検索とツール実行は別々のテスト対象
- ログ、権限、異常系を通過してから段階公開
既存サービスをまたぐ業務自動化へ判断を加えたい方は、n8nとAIエージェントの連携方法でトリガーから記録までの構成を確認できます。
