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AIエージェント · LLMシステム

AI Opsエージェント

Microsoft Teams上でインシデント対応、規程に関する回答、運用レポートを担うAIエージェントシステム。パートナーもすでに専用チャットで利用中

incident-bot

4

専門エージェント

22

ツール

Multi-tenant

分離されたパートナーチャット

概要

エンジニアがインシデントの登録・追跡、ポストモーテムの作成、規程の確認、運用データからの回答取得を、フォームを使わずチャットだけで行える内部向けアシスタント。パートナーも専用チャットで同じボットを利用している。

LLMのインテントルーターが各メッセージを専門コンポーネントに振り分ける。複数ターンの情報収集を担うスロットフィリング・エージェント、それぞれが自身のツールをカプセル化したFunction Callingエージェント、規程向けのRAGパイプライン、ガード付きの自然言語クエリエンジン。

ハイライト

  • インテントルーティングで専門エージェントに振り分け。各エージェントは自身のツールとプロンプトをカプセル化し、他ドメインのツールを見ることはない。
  • 根拠に基づく規程回答：pgvector上の親子チャンク検索、取得したセクションのみを出典とし、類似度の閾値を下回れば回答を拒否。
  • データへの質問は自然言語で。生成されたクエリはすべて検証され、読み取り専用・時間制限付きで実行される。
  • パートナーチャットのテナント分離：スコープを会話から決定し、ルーティングより前に適用。
  • スケジュール実行のAzure FunctionsによるSLA監視とエスカレーション。

アーキテクチャ

シナリオを選んで、メッセージがシステム内をどう流れるかを追う

billingサーバーが落ちてる、502が返ってくる

Triggers

Handlers

Data & integrations

推論パイプライン

モデルがどこで動き、何がそれを制約しているか

queryresponse
LLM呼び出し決定的なコード
  1. 01

    Input guardrails

    • tenant scope resolved from the conversation
    • commands and active dialogs short-circuit routing
  2. 02

    Router

    • intent classification
    • schema-constrained JSON output
  3. 03

    Context construction

    • RAG: parent–child chunks in pgvector
    • data questions: schema, glossary, previous question
    • dialog state and people directory
  4. 04

    Generation

    • function calling over a scoped tool set
    • slot filling with per-field confidence
  5. 05

    Output guardrails

    • citations only from retrieved sections
    • refusal below a similarity threshold
    • generated queries validated, read-only, time-limited
    • field allowlists for partners
  6. 06

    Actions

    • incident writes and Planner sync
    • timesheet and leave requests
    • PDF / Excel behind expiring links
Observabilityaudit log · SLA breach records
grid

ブルガン・ ラドナーバザル

Aruarian Dance