OCIのノーコード・エージェントビルダー『Agent Factory』がリリース！触ってみた

Oracle AI Database Private Agent Factory（通称：Agent Factory） がリリースされました！

本記事では、

• 新サービス・ノーコード AI エージェントビルダー「Agent Factory」の概要と特徴
• OCI Marketplaceを利用した構築手順
• RAGエージェントを作るまでの流れ

を、画面キャプチャ付きでまとめます。

◼︎ "Agent Factory"とは...?

Agent Factory は、Oracle が提供する
ノーコード / ローコードで AI エージェントを設計・構築・運用できるエンタープライズ向け Agent Builder です。

近年、主要クラウドベンダーからは
ノーコード／ローコードで AI エージェントを構築できる基盤が次々と登場しています。
代表的なものとしては、以下が挙げられます。

• Google Vertex AI
• Microsoft Azure AI Studio
• Amazon Bedrock
• OpenAI AgentKit

オープンソースでは以下のようなツールがAIエージェント開発で活発に利用されています。

• LangGraph
• crewAI
• Haystack Agents
• LlamaIndex

柔軟性や拡張性が高く、PoC や実験用途では非常に強力ですが、
商用サポート、ライセンス、セキュリティ、基幹システム連携 といった観点は、
エンタープライズ導入時の検討ポイントになります。

Agent Factoryの主な特徴

そうした中、今回リリースされたのが
Oracle AI Database Private Agent Factory（Agent Factory） です。
Oracle AI Databaseのライセンスに付随する形で無償で利用可能なサービスです。

Agent Factory には、以下のような特徴があります。

• 特徴①：ドラッグ＆ドロップで構築できるエージェントビルダー
  非エンジニアでも直感的に設計可能です。また、Knowledge Search や Data Analysis など、Oracle Database のワークロードやベストプラクティスに最適化されたテンプレートのエージェントが提供されています。

• 特徴②：エンタープライズグレード
  Oracle AI Database で長年培われてきた 品質・セキュリティ・パフォーマンスを備えた、エンタープライズ向け AI エージェントを構築・運用できます。

• 特徴③：Oracle AI Database との深い連携
  Oracle AI Vector Search（ベクトル検索）をはじめとする Oracle Database のすべての機能を、エージェントワークフローの中で活用できます。また外部フレームワークでは対応が遅れたり、未対応となることもある 最新データベース機能を、リリースと同時に利用可能です。

• 特徴④：セキュリティとガバナンス
  SSOやロール管理によるアクセス制御、プロンプトのガードレール設定、そして本番リリース前の組み込み評価により、情報源に基づいた信頼性の高い回答を実現します。

• 特徴⑤：モデルやフレームワークの相互運用性
  OCI GenAI、OpenAI、Llama など、OCIで提供されているLLM以外にも、用途に応じたモデル選択が可能です。また、LangGraph、AutoGen、CrewAI などのサードパーティ製フレームワークで構築済みのエージェントも、Agent Spec を通じて Agent Factory にインポートして活用できます。

Oracleが提供するAIエージェント関連サービス

Oracleで提供されている主なAIエージェントビルダーとしては、以下のものがあります。
今回リリースされたOracle AI Database Private Agent Factory は、マルチクラウドおよびオンプレミス環境でも利用可能な唯一のサービスです。

• OCI AI Agent Platform
  提供されるツールなどを利用し汎用的なエージェントを構築するマネージドのAIエージェント実行基盤/オーケストレター
• Oracle AI Data Platform
  分散したデータを一元管理しAI/データ分析/アプリ開発を一つの環境で安全・効率的に行える統合基盤サービス
• Oracle Fusion AI Agent Studio
  Oracle Fusion アプリケーション内で AI エージェントを構築するための開発環境
• 🔥New! Oracle AI Database Private Agent Factory
  エンタープライズ向けに、AIエージェントを迅速に構築・テスト・デプロイできるよう設計された、ノーコードのプラットフォーム（実行基盤およびオーケストレーター）

利用できるエージェントの例

Agent Factory を利用することで、例えば以下のようなエージェントを構築できます。

• 顧客対応や問題解決、セルフサービスを提供する カスタマーサポートエージェント
• 調達・発注・在庫管理を自動化する 調達支援エージェント
• 勘定照合や取引検証、不正調査を支援する 財務分析・リコンシリエーションエージェント

Agent Factoryでは、あらかじめ用意されたテンプレートやツールを利用したシンプルなワークフロー構築だけでなく、Pythonを用いて自由に実装するエージェント、さらに複数エージェントを連携させる複雑なオーケストレーションにも対応しており、要件に応じて幅広いユースケースで利用できます。

◼︎ 構築してみる

では、早速実際に構築して、Agent Factoryを触ってみたいと思います！

Agent Factory は、以下からダウンロードして自身の環境へインストールする方法のほか、OCI Marketplace からも提供されています。

今回は、OCI Marketplace 版を利用して、実際に構築してみます。
OCI Marketplaceを利用することで、セットアップが簡単に行うことができます。

Agent Factoryの構築

OCIコンソールからOCI Marketplaceを開きます。
「Private Agent Factory」と検索します。
「Oracle AI Database Private Agent Factory」をクリックします。

「スタックの起動」をクリックします。

コンパートメントを選択し、「使用条件」チェックボックスを選択して、「スタックの起動」をクリックします。

ウィザードに従ってスタックの作成を行います。
オブジェクト・ストレージ・バケット、VCN は作成済みのものを選択するので、必要に応じて作成しておきます。

最後の確認画面で「作成されたスタックで適用を実行しますか。」について、「適用の実行」にチェックを入れておくことで、スタックの作成後自動的にジョブが開始し、Agent Factoryの作成が開始します。

DBのウォレットの取得

この後Agent Factoryにデータベースを接続するので、対象のデータベースとなるADBのウォレットを取得しておきます。
ADBの詳細画面で「データベース接続」＞「ウォレットのダウンロード」から、ウォレットのZipファイルをダウンロードしておきます。

Agent Factoryへのアクセス

先ほど実行したジョブが成功していることを確認します。

左端のResourcesから「出力」を確認します。
エージェントファクトリーへのURLや、インスタンスへのプライベートIP・パブリックIP、作成された秘密鍵が記載されています。

ウェブブラウザでAgent_Factory_URLに記載されているURLにアクセスします。
（※VCNのセキュリティリストにて8080ポートに向けてのアクセスが許可されていることを確認します。）

https://<パブリックIPアドレス>:8080/studio/installation

念の為「コンピュート」＞「インスタンス」から作成されているインスタンスを確認してみると
指定したコンパートメントに「AgentFactoryVM」が作成されていました。

「AgentFactoryVM」が作成されています。こちらでパブリックIPやインスタンススペックを確認できます。

Agent Factoryのセットアップ

上記のURLからAgent Factoryにアクセスできました！
初めてアクセスするとセットアップの画面になるので、ウィザードに従ってセットアップを進めます。

①User configuration

まずはユーザー設定として、メールアドレスとパスワードを入力します。

②Database configuration

データベースの接続を行います。
先ほど入手したウォレットファイルをアップロードし赤枠内を入力した後、「Test Connection」をクリックします。

接続に成功したので、「Next」をクリックします。

③Installation

接続した対象のデータベースに必要なセットアップを行うため、「Install」をクリックします。

インストール作業が始まります。

完了すると、ログの画面に「✓ Please proceed to the next step for LLM Configuration」と表示されるので、画面右上の「Next」をクリックします。

④LLM configuration

最後に「④LLM configuration」に進みます。
今回はOCI GenAIを設定していきます。

「Test Connection」をクリックします。
「Connection Successfully」と表示されました。

接続テストが成功したので、「Save Configuration」で保存します。

エンべディングモデルについても、接続テストを行い、成功したら「Save Configuration」をクリックします。

問題なく終わったら、右下の「Finish Installation」をクリックします。

設定が終わりました！

設定が終わると、ログイン画面が出てくるので、最初に登録したメールアドレスとパスワードでログインします。

Agent Factoryのホーム画面が見れました！

初期セットアップ以降は、以下のURLでAgent Factoryのホーム画面にアクセスできます。

https://<パブリックIPアドレス>:8080/studio/

◼︎ 使ってみる

今回は事前に用意されている「Knowledge agent」を使ってみます。
Knowledge agentは、Webサイト、ファイル、またはSharePointのデータソースにある情報に基づいて回答を行うRAGのエージェントです。

詳細は、こちらのドキュメントをご参照ください。

Knowledge agentの「Create new」をクリックします。

クリックすると、Agent Factory Knowledge Assistantというエージェントが標準で作成されていました。
Agent Factory のドキュメントに対してチャットボットで問い合わせができるようです。

「Create agent」をクリックして、作成を開始します。

データソースを選択します。
データソースは、「Webソース」、「ファイルシステム」、「Sharepoint」が用意されています。

今回は新しくデータソースを作成します。

データソースを追加します。

現在、データソースとして追加できるソースタイプはこちらです。

OCIのドキュメントを登録してみます。
「Test Connection」で確認した後、データソースを追加します。

追加後、クローリングが始まりました。

しばらく経つと、「Ingested」になりました。

Create knowledge agent の画面に戻ります。
先ほど登録したドキュメントが「available」になっているので、選択します。

名前と説明を入力します。次に進みます。

内容を確認し、「Publish agent」をクリックします。

エージェントができました！

特に設定していませんが、今回作ったエージェントの説明と、候補の質問がいくつか出てきました。

候補の質問を押してみます。
こんな感じで回答を返してくれました。

次々と候補の質問を出してくれます。

回答にフィードバックができるようです。

このフィードバックをどう活用できるかもみてみたいと思います。

◼︎ 触ってみた所感

• セットアップはとてもシンプル！
• GUIで想像以上にわかりやすく進められる
• SharePoint や Web サイトをデータソースとして簡単に登録でき、RAG の立ち上げがとても手軽
• Oracle Databaseの機能がワークフローでどのように利用できるのか今後試してみたい
• 深掘りできそうな要素が色々あるのでもっと触りたい！

参考

• ドキュメント：Agent Factory

• OCIマーケットプレイス：Oracle AI Database Private Agent Factory

• インストーラー

• ドキュメント：Knowledge Agents

• Qiita：Oracle AI Database Private Agent Factory を調べてみた

• Speakerdeck：Oracle AI World 2025 Oracle Database関連フィードバック