Difyのエージェントとは？作り方や有効活用するコツを解説

Difyのエージェントとは

Difyのエージェントとは、単にユーザーの質問に答えるだけのAIではなく、自分で考え、最適な手段を選びながら目的を達成する自律型AIです。通常のチャットボットはあらかじめ設定された回答を返すだけですが、Difyのエージェントは、ユーザーの意図を理解したうえで「どの情報源からデータを取得するか」「どのツールを使えばよいか」をAI自身が判断します。

たとえば、

• 社内の問い合わせに応じてナレッジベースを検索
• GoogleカレンダーAPIを呼び出して予定を自動調整

など人間が指示を出さなくても状況に応じた処理を実行できます。Difyのエージェントは「考える→行動する→結果をもとに再判断する」というループを自律的に繰り返し、より正確で柔軟な業務自動化を実現するAIなのです。

エージェントの利用例

エージェントにはさまざまな利用方法があります。複数のツールや外部APIと連携しながら、状況に応じて最適な行動を自律的に実行するのが特徴です。以下の表では、代表的な利用シーンとその効果をまとめました。

用途	エージェントの動作内容	得られる効果
ECサイトのチャットボット	ユーザーの質問内容を自動で判断し、関連ナレッジを検索して回答を生成	カスタマーサポートの自動化により、対応スピード・顧客満足度を向上
社内向けサポートチャットボット	社員の問い合わせを自律的に分類し、社内ナレッジベースやWeb検索を活用して最適な情報を提示	社員が必要な情報にすぐアクセスでき、社内の業務効率化・情報共有が促進される
会議・予定調整アシスタント	アップロードされた議事録を解析し、Googleカレンダーなどと連携して次回会議の日程を自動提案	会議の日程調整を自動化でき、マネージャーや秘書業務の負担を削減

このように、Difyのエージェントを導入することで、人が行っていた情報検索・判断・調整といった業務をAIが自律的に実行できるようになります。結果として、企業全体の生産性向上や業務のスピードアップにも直結します。

エージェントとチャットボットの違い

エージェントとチャットボットは、どちらも会話型のAIですが、本質的に異なるアーキテクチャと機能を持っています。最大の違いは、チャットボットはユーザーの入力に反応する受動的なシステムであるのに対し、エージェントは自律的に行動する能動的なシステムである点です。

以下の表は主な違いを表したものです。

項目	チャットボット	エージェント
概要	ルールやスクリプトに従って応答する受け身型AI	状況を理解し自律的に判断・行動する能動型AI
技術基盤	ルールベース・決定木・簡易NLPに依存	LLM・機械学習・文脈理解を活用し、メモリ保持が可能
機能	FAQや注文確認など定型処理に特化	複数ツールを使い分け、マルチステップ処理を自動化
自律性	ユーザー入力に反応するだけの反応型	自ら情報を探し、最適な行動を選ぶ主動型
学習	ルール更新が必要で自己学習は不可	過去の会話や行動から継続的に学習・最適化
記憶	セッション単位で短期的。履歴を保持しない	長期的な記憶を持ち、文脈を維持して対応
統合性	API連携は限定的で拡張に手動対応が必要	外部システムと連携し、拡張・スケールに強い
対応範囲	単発・定型タスクの自動応答向け	複雑な問題解決や意思決定を伴う業務に最適

チャットボットは「決められた質問に答えるAI」であるのに対し、エージェントは「目的を理解して自ら考え行動するAI」です。ビジネスの現場では、チャットボットが単純な問い合わせ対応を担い、エージェントが複雑で判断を伴う業務自動化を実現する、といった使い分けが効果的です。

エージェントとワークフローの違い

Difyには「エージェント」と「ワークフロー」という2つのAI構築方法があります。どちらもタスクを自動化する機能ですが、AIがどこまで自律的に考えて動くかという点で異なります。

エージェントは、AIが自律的に判断して最適な処理を選ぶことができる仕組みです。ユーザーの質問や指示を受けると、AIエージェントは「どの手段を使って答えるべきか」「追加情報が必要か」などを自分で判断します。

たとえば、以下のような行動を自動で切り替えます。

• ナレッジベース内の情報だけで回答する
• Web検索を実行して最新情報を取得する
• 必要に応じて同じ処理を再実行して精度を高める

つまり、AIが目的達成のために複数のアクションを柔軟に組み合わせて動くのが特徴です。

一方、ワークフローはあらかじめ設計された流れに沿ってタスクを自動化する仕組みです。 開発者が「開始 → 情報取得 → 処理 → 出力」といった一連の手順を設定しておき、それに従ってAIが順番に処理を行います。

たとえば、入力されたデータを整理 → LLMで要約 → 結果を出力、というような「定型業務の自動処理」に向いています。

AI自身が判断を行うわけではなく、事前に決められたルール通りに実行する手順型AIです。報告書作成、定期メール送信、データ変換など、再現性の高い業務に適しています。

エージェントの作り方

ここからは以下つのステップでエージェントの作成方法を解説していきます。

1.エージェントの設定

以下は作業をする初期画面です。まずは画面右上にある「最初から作成」をクリックします。

次に「エージェント」を選択し、アプリの名前、エージェントの説明を入力しましょう。

ここまでが設定になります。

2.エージェントを作成する

次にエージェントを作成していきます。先ほど設定を終えると以下の画面に移動します。ここでエージェントの仕組みなどを構築していきます。

まずはプロンプトから入力していきます。このプロンプトは、AIエージェントが実際にどのように動作するかを制御するものです。

今回は以下の内容を入力します。

あなたは企業向けのAIエージェントです。 ユーザーの質問や要望に対して、以下のルールに従って柔軟かつ正確に回答してください。

【目的】
ユーザーの入力内容を理解し、最も関連性の高い情報や解決策を提示すること。 必要に応じて外部ツールやナレッジを活用し、分かりやすく整理された回答を出力します。

【手順】
1.ユーザーの質問を理解し、意図を分析してください。
2.回答に必要な情報をコンテキスト（ナレッジ）や外部ツールから取得してください。
3.得られた情報を要約し、箇条書きや短い段落で整理してください。
4.回答が曖昧な場合は、追加質問を1つ返してユーザーの意図を明確にしてください。
5.回答は、専門用語を使いすぎず、誰でも理解できる平易な言葉で説明してください。
6.情報が不足している場合は、推測せず「情報が不足しています」と明示してください。

【出力形式】
・回答本文（見出しを含めてわかりやすく）
・参考情報（利用したナレッジやツールがあれば記載）

ユーザー入力：{{input}}

次に変数を設定します。変数とは、ユーザーがフォームに入力した内容をAIが受け取り、それを処理や回答の一部として活用できるようにするための仕組みです。

たとえば「{{input}}」という変数を設定しておけば、ユーザーの質問がそのままAIのプロンプト内に挿入されます。

わかりやすく説明するとユーザーが「明日の会議予定を確認して」と入力した場合、AIのプロンプト内では「ユーザー入力：明日の会議予定を確認して」として処理されます。

次にコンテキストです。コンテキストとは、AIが質問に答える際に参照できる追加情報や背景知識のことです。

これを設定すると、AIは一般的な知識だけでなく、指定した社内資料・製品マニュアル・FAQなども元に回答できるようになります。今回は「AI開発に関する概要」をPDFとして設定します。

最後にツールを設定します。ツールは、AIに新しいスキルを追加する仕組みです。AIが外部サービスと連携して、より実用的な動作を行えるようになります。

今回はWikipediaSearchを追加します。

なお、Difyには最初からいくつかの「組み込みツール」があり、さらに「カスタムAPIツール」を追加することで、独自の業務連携が可能です。つまり、業務対応型AIエージェントを作ることができるのです。

3.テストを実行する

ここまでを実行できたら、最後にテストをしてみましょう。テストは画面右上にある「公開する」を選択して、アプリを実行をクリックします。

試しに「AI開発の工程について教えて」と入力してみましょう。

組み込んだナレッジとツールも併用して、正確に回答してもらえました。

ノードご紹介

Difyのノードは、ワークフローを構成する「処理ステップ」を表す最小単位です。つまり、AIアプリの中で「どんな動きをするか」を定義するブロックのようなものです。

ノードを組み合わせることで、アプリ全体の処理の流れを作ることができます。ここでは代表的なノードを紹介します。

開始ノード

開始ノードは、ワークフローを起動するために必須の最初のノードです。ユーザーからの入力を受け取り、後続ノードにデータを渡す役割を持っています。

設定項目は以下の2つです。

• 入力フィールド：ユーザーに入力してもらう項目を定義
• システム変数：入力情報やセッション情報を格納し、他のノードで参照可能

このノードはDifyアプリにおける入口であり、重要なステップです。

終了ノード

終了ノードは、ワークフローの最終出力を担当するノードです。1つの処理ルートにつき1つが必須で、終了ノードの後に別ノードを追加することはできません。

ワークフローが1本の場合は1つの終了ノードを、条件分岐などで複数ルートが存在する場合は、 それぞれのルートに応じて複数の終了ノードを設置できます。

これにより、分岐条件に応じた個別の結果を返す設計も可能になります。

LLMノード

LLMノードは、Difyのワークフローにおける中心的なAI処理ノードです。このノードでは、ChatGPTなどの大規模言語モデルを活用して質問への回答生成やテキスト分析、要約、翻訳などを実行します。

LLMノードの強みは、単なる会話応答に留まらず、プロンプトを工夫することで多彩なタスクを実現できる柔軟性にあります。また、DifyのLLMノードでは複数のモデルを選択でき、目的に応じて最適なAIモデルを活用することが可能です。

エージェントノード

エージェントノードは、Difyのワークフロー内でLLMが自律的にツールを選択・実行し、複数ステップの推論を行うためのノードです。従来のワークフローではすべてのステップが事前に決定されていますが、エージェントノードではLLMが自動で判断します。

エージェントノードを活用することで、事前の設計に頼らず幅広いユースケースに対応でき、複雑な要件を含む業務でも高い柔軟性を発揮。また、ツール選択や手順の最適化をLLMに委ねるため、運用負荷が軽減され、早期に改善・拡張が可能になります。

知識検索ノード

知識検索ノードは、Difyのナレッジから関連情報を探すためのノードです。企業内ドキュメントやマニュアルを事前に登録しておくことで、AIがその情報を検索・要約して回答します。

このノードは、RAGの仕組みに基づいて動作しており、AIが「わからないこと」を補うためにナレッジベースを活用します。つまり、社内専用ChatGPTのように自社データをもとにした回答を生成できるのが特徴です。

質問分類ノード

質問分類ノードは、ユーザーからの入力内容を自動的にカテゴリ分けするノードです。AIが自然言語処理を使って質問の意図を理解し、「請求関連」「技術サポート」「導入相談」など、あらかじめ設定したカテゴリへと振り分けます。

このノードを使うことで、異なる問い合わせ内容に対して異なるワークフローを呼び出すことができ、カスタマーサポートやFAQ対応などで有効です。

条件分岐（IF/ELSE）ノード

条件分岐ノードは、指定した条件に応じて処理の流れを分けるノードです。

たとえば、「入力されたテキストに特定の単語が含まれているかどうか」や「数値が一定値を超えているか」など、特定のルールを判定して処理を分岐させることができます。

設定できる条件は以下のように豊富です。

• 含む（Contains） /含まない（Not contains）
• 〜で始まる/〜で終わる
• 〜である/〜ではない
• 空である/空ではない

これにより、AIが状況を判断して異なるアクションを実行する動的なワークフローを構築できます。

コード実行ノード

コード実行ノードは、PythonやNode.jsのスクリプトを直接実行できるノードです。通常のノードでは対応できない複雑な処理や外部連携を柔軟にカスタマイズする際に使用します。

たとえば、

• JSONデータの加工やフォーマット変換
• APIから取得したデータの前処理
• 数値演算や条件ロジックの追加

などを自動化できます。このノードを使うことで、DifyのAIアプリを「ノーコード」から「ローコード」レベルに拡張可能です。

テンプレートノード

テンプレートノードは、定型フォーマットに可変データを埋め込んで文章を生成するノードです。 メール文、レポート、通知メッセージなど、パターン化された出力を作成したいときに利用します。

たとえば「{{user_name}}様、ご利用ありがとうございます。」のように、変数を使って自動的にユーザー名や日時を挿入できます。これにより、手作業での入力を減らし、出力の一貫性を確保できます。

テキスト抽出ノード

テキスト抽出ノードは、ファイル内の文字情報を抽出してAIに渡す役割を担います。LLMは直接ファイルを読み取れないため、PDFやWordファイルなどから内容を取り出す際にこのノードを使用します。

特に、複数ファイルを扱う場合は「リスト処理ノード」との併用が効果的です。これにより、複数のドキュメントを順次処理してAIに分析させるワークフローを簡単に作成できます。

リスト処理ノード

リスト処理ノードは、複数のファイルやデータを自動的に順番処理するノードです。ファイルの種類を検出して、それぞれに対応する処理フローに振り分けることができます。

大量のファイルを一括処理する自動化タスクに適しており、AIによる分類・仕分け・データ整理などの業務にも応用できます。

イテレーションノード

イテレーションノードは、リスト構造のデータを1件ずつ処理するためのノードです。例えば「複数の領収書を順に読み取り、各データを抽出して最終的に1つにまとめる」など、反復処理を効率的に行うことができます。

このノードは「ループ処理」のように動作し、同じ処理を複数の要素に対して繰り返す際に欠かせません。

変数集約ノード

変数集約ノードは、複数ルートで分岐した結果を統合するノードです。例えば、IF/ELSEで異なる経路を通ったとしても、このノードで最終的に結果をまとめ、後続ノードが共通の変数から情報を取得できるようにします。

この機能により、ワークフローの一貫性が保たれ、分岐が多いフローでも整理された構成を維持できます。

変数代入ノード

変数代入ノードは、一時的にデータを保存し、他のノードで再利用できるようにするノードです。 ユーザー入力やAIの出力結果を保持して、後続の処理で参照することができます。

例えば、ユーザーが入力した情報を一度保存し、それをメール送信ノードやAPI連携ノードで利用するなど、データの使い回しによる効率的な設計が可能です。

パラメータ抽出ノード

パラメータ抽出ノードは、自然言語の入力から必要な情報を自動抽出するノードです。AIが文章を解析し、システムで利用できる形式に変換します。

例えば「この論文の概要を教えて：2405.10739」という入力から、「2405.10739」という番号を抽出して論文検索ツールに渡すといった処理が可能です。

HTTPリクエストノード

HTTPリクエストノードは、外部サービスやWeb APIと連携するためのノードです。このノードを利用することで、Difyアプリは他システムとシームレスにデータのやり取りができます。

例えば、

• 顧客データをCRMシステムから取得
• フィードバック内容をGoogleスプレッドシートへ送信
• 外部APIでリアルタイム情報を取得

などが可能になります。また、変数を組み合わせることでユーザーごとに異なる内容を動的に送信することもできます。

エージェント作成時に知っておくべきコツ

エージェント作成時には以下3つのコツを解説します。

• 2種類のエージェントを適切に使い分ける
• 行動原則や役割の設定をして精度を向上させる
• 会話履歴の保持の設定ができる

2種類のエージェントを適切に使い分ける

Difyのエージェントには、

• Function Calling
• ReAct

の2つのタイプがあります。Function CallingはAIが自動的にツールや関数を呼び出して処理を進める仕組みで、ルールや手順が決まっている業務に向いています。

たとえば、経理処理やFAQ対応、定型レポートの自動作成など、正確さと再現性が求められるタスクに最適です。

一方のReActは「Reason」と「Act」を繰り返す思考型で、人間のように考えながら情報を探し出します。顧客対応やデータ分析、提案資料の作成など、柔軟さや判断力が必要な業務に強く、状況に応じた自然な応答が可能です。つまり、

• 決まった処理はFunction Calling
• 思考や調査を伴う業務はReAct

という使い分けがポイントです。

行動原則や役割の設定をして精度を向上させる

エージェントの思考精度を高めるためには、「INSTRUCTION」で役割を明確に設定することが重要です。Difyでは、AIに「どんな立場・キャラクターで回答するか」を定義することで、出力内容の一貫性が保たれます。

たとえば「あなたは企業のDX推進をサポートするコンサルタントです。専門用語を使いすぎず、ビジネス職の社員にわかりやすく説明してください」といった指示を与えることで、回答のトーンや専門度をコントロールできます。

役割があいまいなままだと回答がブレやすくなるため、

• 誰に
• どんな口調で
• 何を伝えるか

を具体的に書くのがコツです。資料にもあるように、AIの役割は単なる肩書きではなく思考の軸として機能するため、最初に定義しておくと後のチューニングもスムーズになります。

会話履歴の保持の設定ができる

Difyの「メモリ」機能を使うと、AIが前の会話内容を覚えた状態でやり取りを続けられます。これにより、「今日の日米の為替は？」と聞いた後に「今後の見通しは？」と質問しても、AIが先ほどの内容を踏まえて自然な流れで回答できます。

メモリをONにするだけで、毎回同じ情報を入力する必要がなくなり、文脈を理解したスムーズな対話が可能になります。ただし、記憶は同一チャットセッション内に限られるため、新しい会話を始めると情報はリセットされます。

長期的に履歴を引き継ぎたい場合は、変数や外部データベースとの連携がおすすめ。メモリ機能は会話のつながりを保つ重要な要素なので、自然なコミュニケーションを実現したい場合は必ず設定しておきましょう。

Difyの構築はリベルクラフトへ

Difyのエージェントは「自分で考えて動くAI」であり、単なるチャットボットとは異なります。ルールに従って答えるのではなく、状況を判断して手段を選び、必要な情報を探し出すことができます。

エージェントを作成する際は、プロンプトでAIの目的と動作ルールを明確にし、変数・コンテキスト・ツールを組み合わせて処理内容を設計することが重要です。本記事を参考にDifyのエージェント機能を構築してみてください。

また、「Difyでのエージェント構築方法がわからない」「Difyでアプリを作成してもビジネスに活かせない」という方はリベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、Difyのコンサルティングから導入支援まで一気通貫で支援。作って終わりではなく、自社のビジネスに活用できるよう支援します。

以下のリンクから無料でご相談できますので、お気軽にお問い合わせください。

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