Codeer.ai ユーザーガイド
理解でき、制御できる Agent から始める
Codeer は、prompt を書いてすぐ公開し、Agent が毎回うまく答えることを期待するためのものではありません。
まず本当に支援したい customer question を少数に絞り、Copilot で最初の customer service Agent を作ります。そのうえで、20 から 30 個の重要シナリオを Test Suite に入れます。Copilot と一緒に AI response を確認し、どの回答が基準を満たし、どの boundary question は拒否、human handoff、form への誘導にすべきかを確認できます。
最初の version は広くなくてかまいません。Knowledge base はできるだけ小さくし、その重要シナリオに必要な内容だけを入れます。実際のユーザーが質問し始めたら、その feedback を使って次の version で広げる範囲を決めます。
まずはおすすめの流れから
初めて Codeer を評価する人や運用する人は、まず まずここから を進めてください。
この流れでは、最初の完全な loop を一通り体験できます。
Copilotと customer service Agent について話し、基本の初版を作る- 現在の Agent から、特に boundary と out-of-scope を含む重要シナリオを
Copilotに作らせる - すぐに
Test Suiteで 20 から 30 個のシナリオを実行し、pass しない case を見つける Copilotと一緒に各 AI response をStandardと照らし、その後段階的に修正する- first version の範囲外の質問は、拒否、human handoff、form への誘導になることを確認する
- 実ユーザーに公開する
- 実際の会話 feedback から、次の version に追加する高価値シナリオを決める
ここから始める
クイックスタート
検証済みシナリオから安定した公開、version ごとの scope 拡大まで進める
検証済みシナリオ
Agent が扱う質問、境界テスト、version ごとの scope 拡大を設計する
高い基準の customer service Agent で Codeer を理解する
このガイドでは、普通ですが基準の高い customer service Agent を例にします。
この Agent は、最初から何でも答えるわけではありません。まず十分にテストされ検証された小さな customer question set に答えます。first version の範囲外なら、拒否する、人に handoff する、または form に誘導します。これにより、実際の behavior を制御しにくい空の Agent ではなく、見える、直せる、version ごとに広げられる出発点を作れます。
仕事別に探す
Agent を作る
Agent に、確認、判断、案内、承認済み境界内に留まることを教える
Agent の振る舞いを制御
Agent と検証済みシナリオを一緒に設計し、信頼できる範囲を明確にする
安全に公開
慎重に公開し、audience を制御し、重要な behavior を検証してから rollout を広げる
運用と改善
会話を見直し、弱い箇所を見つけ、再実行できる case で修正を守る
ナレッジと連携
実際の業務知識で Agent を支え、システムともつなぐ
チームとアクセス
operator、reviewer、admin、公開責任者の役割を整理する