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埋め込みチャットボット
定義
埋め込みチャットボットとは、Macha のエージェントを埋め込み型のチャットウィジェットとして公開したものです。Macha の中で構築しテストしたのと同じエージェントが、設置した場所でそのまま回答し、その会話は履歴と評価にも流れ込みます。
仕組み
エージェントはほかのエージェントとまったく同じように、指示、ツール、データソースを設定して Macha の中で構築・テストし、それを埋め込み可能なチャットの面として公開します。同じエージェントなので、紐づけたデータソースに根拠を置いて回答し、許可したツールの範囲を守ります。お客様向けの埋め込みでは通常、確認を経ない書き込みではなく、読み取りツールとナレッジを中心に据えます。
埋め込みチャットボットの会話は一級市民です。エージェントの履歴に表示され、チャットセッション、自律実行、サブエージェントへの引き継ぎと並んで Agent Evaluation で採点されます。ウィジェットの成績も、ほかとまったく同じように測れるということです。
なぜ重要か
埋め込みが本物の Macha エージェントである以上、別のルールを持つ別のボットを保守する必要はありません。同じナレッジソース、同じ指示、同じ評価のループがそのまま適用されます。一度作れば、ダッシュボードでもウィジェットでも同じエージェントを使えます。
よくある質問
埋め込みチャットボットは自分のエージェントとは別の製品ですか？
いいえ。自分の Macha エージェントのひとつを、チャットウィジェットとして見せているだけです。指示もツールもデータソースも同じで、違うのは表に出る面だけです。
埋め込みの会話も評価の対象になりますか？
はい。埋め込みチャットボットの会話はエージェントの履歴に記録され、チャットや自律実行と同じように Agent Evaluation で採点されます。
関連用語
データソース
データソース（ナレッジソースとも呼びます）とは、エージェントが読み取る知識のことです。アップロードしたドキュメント、インデックス化したウェブサイト、Google Docs や Notion、Confluence といった接続済みアプリのライブコンテンツが含まれます。コネクタがエージェントにアクションを与えるのに対し、データソースは文脈を与えます。.
Agent Evaluation（エージェント評価）
Agent Evaluation は、エージェントが実際にどれだけうまく仕事をしたかを採点する Macha の標準機能です。AI のジャッジがエージェントの過去の会話にチェックリストを適用し、会話ごとに、指示に従えていたかどうかと、その理由を返します。.
AI コパイロット
AI コパイロットとは、人と並んで働くアシスタントです。返信を提案し、文脈を要約し、必要な情報を差し出しますが、主導権を握り最終的な判断を下すのは人であり、自律的に行動するわけではありません。.
会話型 AI
会話型 AI とは、自然なやり取りを通じて人がソフトウェアと対話できるようにする技術です。意図を理解し、ターンをまたいで文脈を保ち、チャットや音声で自然言語で応答します。.
アイデアを実装に
Macha は既に運用中のヘルプデスク (Zendesk、Freshdesk、Front、Intercom、Gorgias) の上に載る AI エージェント層です。
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