はじめに
Private Agent Factoryは、2026年に入ってリリースされたAI Agentを作成可能なプラットフォームです。このプラットフォームでは、GUIを用いてフロー作成することでAI Agentを作成可能です。本記事では、Private Agent Factoryを用いてフローを構築し、試した結果を記載しています。フローの中では、データソースであるAutonomous Databaseのテーブルに接続してデータを取得し、このテーブルの内容についても回答ができるようにしています。
Autonomous Databaseへのデータ投入
Autonomous Databaseを作成し、Private Agent Factoryで構築したAgentが参照するサンプルデータを投入します。本記事では、Autonomous Databaseそのものの構築は省略します。
今回は、公開データセットとして用意されていたAmazonが取り扱っている商品データを「AMAZOM_DATA」テーブルに取り込みました。以下に対象データの一部を載せます。
Autonomous Databaseへの接続準備
Private Agent Factoryは、OCIのMarketplaceから構築する方法と媒体をダウンロードして構築する方法があります。今回は、事前に構築済みのComputeに媒体をダウンロードして環境構築を行いました。手順は以下マニュアルのSet Upに沿って進めました。
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/agent-factory/25.3/paias/
Private Agent FactoryからDatabaseへの接続方法を選択可能ですが、今回はデータソースにAutonomous Databaseを使用したため、Walletファイルによる接続を行います。はじめに、Autonomous Databaseの管理画面からWalletをダウンロードします。
次にPrivate Agent FactoryのメニューからData sourcesを選択します。
「Database」のタブを選択した後、Add data sourceを押下します。
Add new data sourceが開かれたあと、必要項目を入力して事前に作成したAutonomous Databaseを登録します。前述の通りウォレットを用いて接続するため、「Wallet」を選択した後、事前に取得したウォレットのzipファイルを登録します。UsernameとPasswordには、データベースユーザーとそのパスワードを設定します。
Agentの作成
Private Agent Factoryの公式ハンズオンとして、以下のLive Labsが公開されています。
【Live Labs】
https://livelabs.oracle.com/ords/r/dbpm/livelabs/view-workshop?clear=RR,180&wid=4336
今回は、Private Agent FactoryのLive Labsを参考に、画像のようなフローを作成してAgentを構築しました。
本フローは、データベースのテーブルにselectを実行して得た結果(SQL queryノード)とユーザーからのインプット(Chat input)をもとに、LLMを用いて回答を返す簡単な流れです。
SQL queryノードとChat inputノードの出力をPromptノードに入力し、Promptのノードの出力をAgentノードのPromptの入力とします。最後にAgentノードのMessageをChat outputノードの入力に接続し、フローの完成です。
完成したらSaveボタンを押して、Playgroundを実行することでLLMを用いたchatでフローを確認できます。
最後に
実際にchatで動作を確認してみました。結果は以下の通りです。
Autonomous Databaseに存在するサンプルデータをもとに回答を生成していることが確認できました。